Featured
내 PC에서 안전하게 쓰는 오프라인 ChatPDF, 로컬독스
ChatPDF 같은 온라인 PDF 분석 AI의 편리함 이면의 데이터 유출 위험을 아시나요? 100% 오프라인으로 작동하여 기업의 기밀을 안전하게 지키는 pdf 요약 ai, 로컬독스를 소개합니다.
내 자료만 학습하는 AI 비서, NotebookLM 사용법 완벽 가이드 (2025년 최신)
로컬 LLM 실행도구, Ollama와 LM Studio 완벽 비교 분석 (2025년 최신)
ChatGPT 데이터 유출 막는 5가지 실전 방법 - 클릭 몇 번으로 끝나는 보안 설정 가이드 (2025)
망분리 환경에 AI 도입? 서버 구축에 10억 쓰지 마세요 (3가지 대안 비교)
구글 Antigravity 완벽 가이드. 특징, 가격, 장단점, 실사용 후기
구글 Antigravity 한국어 설치부터 실사용 후기까지. Gemini 3 Pro 무료 사용, 크롬북 설치법, Cursor 비교, 장단점 총정리. 비개발자도 10분 만에 앱 개발 가능.
5 Best Open-Source NotebookLM Alternatives (2025)
Here are five open source alternatives to NotebookLM compared from a real usage perspective. All of them focus on privacy preservation, offline operation and fully free MIT or Apache style licensing for document analysis with AI.
노트북LM 오픈소스 대안 완벽 비교: 2025년 무료로 쓸 수 있는 5가지 솔루션
노트북LM 대안으로 쓸 수 있는 오픈소스 솔루션 5가지를 실사용 관점에서 비교합니다. 프라이버시 보호, 오프라인 작동, 완전 무료인 MIT/Apache 라이선스 AI 문서 분석 도구를 소개해요.
노트북LM 마인드맵 기능 완벽 가이드
노트북LM 마인드맵으로 수십 개 문서를 20초 만에 시각화하세요. 연구, 학습, 비즈니스에 즉시 적용 가능한 실전 활용법과 고급 팁을 완벽 정리했습니다.
700조 원 스타게이트 vs 스탠포드 연구: 88.7% 요청은 이미 로컬 LLM으로 가능
OpenAI의 5,000억 달러(약 700조 원) 스타게이트 투자 시대, AI 업계가 더 큰 모델과 데이터센터 투자에 집중하는 동안 스탠포드 연구진은 다른 관점을 제시합니다. 100만 쿼리 분석 결과, 88.7% 요청은 이미 로컬 LLM으로 충분합니다.
로컬 ChatGPT 설치 완벽 가이드 (2025년 최신)
OpenAI의 최신 오픈소스 GPT-OSS를 내 PC에 설치하는 방법을 단계별로 안내합니다. 메모리 16GB로는 실제로 동작하지 않는 이유와 Ollama GUI 중심 설치법을 확인하세요.
AI 기본법 완전 정리! 2026년 시행, 고영향 AI·생성형 AI 의무사항과 대비 전략
2026년 1월 시행되는 AI 기본법의 핵심 의무사항, 과태료 계도 기간, EU AI Act와의 차이점을 완벽 분석. 고영향 AI·생성형 AI 사업자가 반드시 알아야 할 실전 대비 가이드.
KISA 생성형 AI 보안 가이드 완벽 정리(2025년 최신판)
KISA와 국정원이 발표한 생성형 AI 보안 가이드라인의 적용 대상과 핵심 수칙을 명확하게 정리했습니다. 모델 개발자, 모델 이용자, 공공기관 담당자별 필수 보안 조치를 지금 확인하세요.
'Gemini 문제가 발생했습니다' 해결 완벽 가이드 (2025년 최신)
Gemini API 오류 코드(429, 500, 503)부터 ‘문제가 발생했습니다’ 앱 오류까지 완벽 해결. Rate Limit 초과, 네트워크 오류 등 실전 트러블슈팅 방법 총정리.
Local NotebookLM: The Offline Alternative for Air-Gapped Networks
Looking for local NotebookLM? Discover LocalDocs, the offline NotebookLM alternative that runs 100% on your PC without internet. Perfect for air-gapped and secure environments.
Google Gemini File Search API: 벡터 DB 없이 RAG 시스템 구축하는 법 (2025년 완벽 가이드)
Google Gemini File Search API로 벡터 DB 없이 RAG 시스템을 구축하세요. 개발 시간 수주 → 수시간, 비용은 $0.15/1M 토큰. Python 실전 가이드와 슬랙봇 통합 팁 포함.
노트북LM으로 팀 결과물 관리하는 마케팅 팀장의 실전 활용법 4가지
마케팅 팀장을 위한 노트북LM 활용법. 팀원 기획서 비교, 회의록 정리, 경쟁사 분석 등 5가지 실전 시나리오와 즉시 쓸 수 있는 프롬프트 예시로 팀 관리 생산성을 높이세요
노트북LM 엔지니어 실전 활용법: 기술 문서 검색 시간을 70% 줄이는 3가지 시나리오 (2025)
노트북LM으로 API 문서, 기술 사양서를 70% 더 빠르게 검색하세요. 엔지니어를 위한 7가지 실전 시나리오와 즉시 쓸 수 있는 프롬프트 예시를 제공합니다.
데이터 유출 걱정 없는 PDF 요약 AI 툴, 로컬독스
중요한 논문, 기밀 보고서 요약, 아직도 온라인 PDF 요약 AI에 업로드하세요? ChatPDF의 편리함은 그대로, 데이터 유출 걱정 없는 100% 오프라인 무료 AI 요약 툴 로컬독스를 소개합니다.
PDF 요약 AI 추천: ChatPDF, 릴리스 AI, UPDF 등 6종 완벽 비교 (2025년) - 복제됨
ChatPDF, 릴리스 AI, UPDF 등 2025년 대표 PDF 요약 AI 툴 6종을 완벽 비교합니다. 가격, 성능, 보안까지 꼼꼼히 분석해 당신에게 맞는 최고의 AI 툴을 만나보세요.
RAG 답변 품질을 좌우하는 청킹 전략: 실증 데이터로 검증한 최적 크기와 방법
RAG 시스템의 핵심인 청킹 전략을 실증 데이터로 비교 분석합니다. 최적 청크 크기(300~500 토큰), 다양한 전략별 장단점, 문서 유형별 추천 방법까지 실무 가이드를 제공해요.
노트북LM 실전 활용법: 연구원의 업무 생산성을 10배 높이는 3가지 시나리오
노트북LM 접속 후 막막하셨나요? 연구원을 위한 3가지 실전 시나리오와 프롬프트 예시로 업무 생산성을 10배 높이는 노트북LM 활용법을 알려드려요.
NotebookLM 보안, 기업 데이터를 맡겨도 정말 안전할까? – Google의 보안 정책부터 실제 한계까지
NotebookLM의 실제 보안 수준을 Google 공식 정책, 전문가 분석, 사용자 경험으로 객관 평가. 기업 데이터 업로드 전 반드시 확인해야 할 보안 체크리스트와 판단 기준을 제공합니다.
NotebookLM 다운로드 방법: 모바일 앱부터 PC 데스크톱 앱까지 (2025년 최신)
NotebookLM 다운로드 방법을 찾으시나요? 모바일 공식 앱부터 PC 데스크톱 활용법까지, 2025년 최신 정보로 모든 방법을 단계별로 알려드립니다. 지금 바로 확인하세요.
NotebookLM 대안: 데이터 유출 걱정 없는 100% 오프라인 AI, 로컬독스
NotebookLM, 기업의 민감한 R&D 문서를 맡겨도 괜찮을까요? 데이터 유출 걱정 없는 100% 오프라인 AI 문서 검색 솔루션 로컬독스를 통해 완벽한 데이터 보안과 업무 생산성 향상 방법을 알아보세요.
Ollama vs Llama.cpp: Complete Comparison Guide
Discover the concepts and differences between Llama.cpp and Ollama, local LLM execution tools, explained at a beginner-friendly level. Understand their relationship, pros and cons, and how to choose the right one for your needs—all in one comprehensive guide.
RAG란? LLM의 한계를 극복하는 검색 증강 생성 기술 완벽 가이드 (2025)
RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)는 LLM의 할루시네이션과 정보 부족 문제를 해결하는 AI 기술입니다. 작동 원리부터 Fine-tuning 비교, 실제 활용 사례까지 2025년 최신 정보로 완벽 정리했어요.
공시보고서의 표·주석·이미지까지 정확하게 검색하는 RAG 설계하기
공시보고서의 복잡한 표·주석·이미지를 RAG 파이프라인으로 검색 가능한 데이터로 변환하는 4단계 프로세스를 실전 워크플로우와 함께 상세히 설명합니다.
공시보고서 분석, ChatGPT 대신 RAG를 써야하는 3가지 이유
ChatGPT의 공시보고서 분석 신뢰도는 50~60%에 불과합니다. 컨텍스트 윈도우 한계, 청킹 문제, 출처 추적 부재를 RAG 기반 시스템이 어떻게 해결하는지 실전 비교로 알아보세요.
Android 온디바이스 AI 완벽 가이드(2025)
ndroid 온디바이스 AI의 모든 것! ML Kit GenAI부터 Gemini Nano, LiteRT, MediaPipe까지. 프라이버시 보호하며 AI 기능 구현하는 2025년 완벽 가이드
2025년 개발자가 직접 써본 코딩용 로컬 LLM 5가지 추천
로컬 LLM으로 클라우드 비용 없이 코딩 생산성을 높이세요. Qwen2.5-Coder, DeepSeek-Coder-V2, Phi-4 등 5가지 모델을 함께 비교 분석합니다.
AWS 15시간 서버 장애, 무엇이 문제였나?
2025년 10월 AWS 대규모 장애로 전 세계 서비스가 15시간 마비되었습니다. 클라우드 중앙집중화의 위험성과 로컬 LLM, 온디바이스 AI라는 근본적 대안을 제시합니다.
딥시크(DeepSeek) 로컬 설치 완벽 가이드: PC에서 100% 안전하게 AI 실행하는 방법 (2025년 최신)
딥시크(DeepSeek)를 PC에 100% 안전하게 설치하는 방법을 찾으시나요? 데이터 유출 걱정 없는 딥시크 로컬 설치법을 Ollama와 LM Studio를 통해 10분 만에 알려드립니다. 온디바이스 AI, 오프라인 ChatGPT의 모든 것을 확인하세요.
논문 PDF 요약 AI 종결. NotebookLM 활용법 A to Z (프롬프트 템플릿 포함)
논문 PDF 요약 AI로 NotebookLM을 추천합니다. 50개 논문 동시 분석, 환각 제로, 한국어 팟캐스트 생성까지. 대학원생과 연구자를 위한 실전 활용법과 한계 해결책을 소개합니다.
엔비디아도 주목한 SLM의 미래, 2025년 주목할 SLM 모델 Top 5
2025년, AI의 미래는 왜 LLM이 아닌 SLM(소형 언어 모델)일까요? 비용, 속도, 보안의 한계를 극복한 온디바이스 AI의 부상과 시장을 주도할 핵심 모델 Top 5를 집중 분석합니다.
How to Install LM Studio on Mac
Learn how to install LM Studio on Mac and run AI models locally. Step-by-step guide to set up LLM on your Mac for free, offline AI without API costs or data privacy concerns.
Ollama와 Llama.cpp, 뭐가 다를까? 초보자를 위한 완벽 가이드(2025년 최신)
로컬 LLM 실행 도구인 Llama.cpp와 Ollama의 개념과 차이점을 초보자 눈높이에서 쉽게 설명합니다. 둘의 관계, 장단점, 나에게 맞는 선택 기준까지 한번에 이해할 수 있습니다.
A Developer's Guide to Ollama from Setup to Customization
Discover the simplest way to run local LLMs on your machine. This guide covers Ollama installation on Windows, Mac, and Linux, Modelfile customization, and API integration. Take your first step into local AI development with practical, hands-on examples.
PDF AI, "요약해줘"는 이제 그만! 결과물 퀄리티를 10배 높이는 AI 질문법 5가지
PDF AI의 답변이 만족스럽지 않으신가요? "요약해 줘"를 넘어 AI의 잠재력을 100% 활용하는 5가지 AI 질문법과 프롬프트 예시를 확인하고, 보고서 및 논문 요약의 퀄리티를 지금 바로 10배 높여보세요.
PDF 요약 AI 추천: ChatPDF, 릴리스 AI, UPDF 등 6종 완벽 비교 (2025년)
ChatPDF, 릴리스 AI, UPDF 등 2025년 대표 PDF 요약 AI 툴 6종을 완벽 비교합니다. 가격, 성능, 보안까지 꼼꼼히 분석해 당신에게 맞는 최고의 AI 툴을 만나보세요.
PDF 요약 AI, 데이터 유출 걱정 없는 무료 오프라인 AI 툴 추천
중요한 논문, 기밀 보고서 요약, 아직도 온라인 PDF 요약 AI에 업로드하세요? ChatPDF의 편리함은 그대로, 데이터 유출 걱정 없는 100% 오프라인 무료 AI 요약 툴 로컬독스를 소개합니다.
PDF 검색 AI, Ctrl+F와는 무엇이 다를까? (ft. 로컬독스)
PDF 검색 시 Ctrl+F의 한계에 답답하셨나요? 단순 키워드 검색을 넘어 문맥과 의미를 이해하는 AI 문서 검색 기술과 Ctrl+F의 결정적 차이를 알아보고 생산성을 높여보세요.
구글 볼트젬마(VaultGemma) 톺아보기: AI의 ‘개인정보 유출’ 문제를 해결하는 방법
구글이 공개한 볼트젬마(VaultGemma)는 어떻게 LLM의 데이터 무단 암기 문제를 해결할까요? 핵심 기술인 '차등 프라이버시(Differential Privacy)'의 원리를 쉽게 이해하고, AI 개인정보 보호의 미래를 확인해 보세요.
Ollama 설치부터 모델 커스텀까지, 비개발자도 이해하는 이용 가이드
개발자 PC에 로컬 LLM을 구축하는 가장 쉬운 방법, Ollama 설치 및 사용법을 소개합니다. Windows, Mac, Linux 설치부터 Modelfile 커스텀, REST API 연동까지 실용적인 예제를 통해 로컬 AI 개발의 첫걸음을 안내합니다.
LM Studio 설치 및 사용 가이드(로컬 LLM 입문용)
코딩 없이 내 PC에서 로컬 LLM을 실행하는 가장 쉬운 방법, LM Studio 설치 및 사용법을 소개합니다. API 비용과 데이터 보안 걱정 없이 나만의 AI 챗봇을 만드는 전 과정을 따라 해 보세요.
생성형 AI 도입 전 필독: 기업을 위협하는 4가지 보안 사고 시나리오
생성형 AI 도입을 고려하는 리더를 위한 필수 보안 가이드. 2025년에 발생 가능한 데이터 유출, 프롬프트 인젝션 등 5가지 치명적인 AI 보안 사고 시나리오를 통해 기업이 직면할 실제 위협과 가장 안전한 대응 전략을 제시합니다.
ChatGPT에 회사 자료를 올려도 괜찮을까요? 데이터 유출을 막는 4가지 방법
AI 시대, 기업의 생산성과 데이터 보안은 함께 갈 수 없을까요? ChatGPT 등 생성형 AI 사용 시 발생하는 데이터 유출 위험과 그 해결책을 하나씩 제시합니다. 옵트아웃 설정부터 로컬 LLM 구축의 한계, 그리고 가장 현실적인 대안까지 확인하세요.
ChatGPT 기밀 유출 사고 2.5배 급증, 로컬 LLM이 유일한 해답인 이유
기업이 AI로 인해 발생한 데이터 유출 사고가 2.5배 급증한 가운데, 삼성전자 사례처럼 ChatGPT 등 클라우드 AI의 편리함 이면에는 심각한 보안 위험이 존재합니다. 로컬 LLM이 왜 기업의 R&D 기밀과 지적 자산을 보호할 유일한 대안인지 확인하세요.
로컬 LLM으로 RAG 시스템 구축, 직접 해보고 알게 된 4가지 함정
로컬 LLM을 이용해 RAG 시스템을 직접 구축할 때 마주치는 5가지 현실적인 함정을 소개합니다. LangChain, LlamaIndex, 벡터 DB 선택부터 운영까지, 예상치 못한 복잡성과 비용 문제를 해결하는 방법을 확인하세요.
AI PDF 논문 검색기, 로컬독스. “아, 그 자료가 어떤 논문에 있었지?” 하며 시간 낭비하는 것은 그만!
“아, 그 내용 어디 논문에 있었지?” 이 막막함, 이제 끝낼 때입니다. 수십 개의 PDF 문서를 뒤지는 시간 낭비를 끝내고, ‘딥다이브 연구’를 가능하게 해 줄 논문 검색 AI 활용법을 확인해 보세요.
AI 개발 외주, ‘완성’만 하면 끝일까요? 실패하는 스타트업의 3가지 공통점
우리 회사에 꼭 필요한 AI 모델, 외주 개발로 빠르게 도입했지만 유지보수 때문에 고민이신가요? AI 개발 외주 프로젝트가 실패로 돌아가는 근본적인 이유와 성공적인 AI 도입을 위한 지속 가능한 파트너십 전략을 확인하세요. 온디바이스 AI와 같은 기술이 어떻게 비즈니스 리스크를 줄일 수 있는지도 알려드립니다.
AI 서버 비용, 매년 1억씩 태우고 계신가요? 밑 빠진 독 막는 법
매년 1억 원에 달하는 AI 서버 비용, 성장의 발목을 잡는 구조적 문제입니다. AI 서버 비용을 절감하고 수익성을 개선하는 온디바이스 AI 도입 전략을 확인해 보세요.