Ella Kim

2.x의 마지막 약점은 "AI가 직접 쓰는 코드"였다. 2.0.0에서 의도별로 기능을 나누고 잘못된 입력을 자동으로 보정하면서 오작동은 크게 줄었습니다. 그런데 한 부류의 문제는 끝까지 남았습니다. 바로 "AI가 직접 작성하는 차트 코드"입니다. 차트 한 장을 만들려면 내부적으로 쿼리 코드를 써야 하는데, 여기엔 함정이 많습니다. 시간 값을 다루는 방식, 집계·구간 처리 규칙 등에서 AI는 같은 실수를 반복했고, 특히 가벼운 로컬 모델일수록 "실행되지 않는 차트" 또는 "문법은 맞지만 빈 차트가 나오는" 결과를 자주 만들었습니다. 더 나쁜 경우엔, 직접 코드를 지어내 "이렇게 하면 됩니다"라고 답했는데 실제로는 틀린 코드였습니다. 3.0.0의 가장 큰 변화 "뉴로-심볼릭 에이전트" 는 바로 이 지점을 겨냥합니다. 뉴로-심볼릭 에이전트 예측 기능 신규 (Beta) 틀린 답변 자동 차단 보안 강화 문서 검색 정확도 향상 사용자별 즐겨찾기 안정화 및 사용성 개선 1. 뉴로-심볼릭...

자연어로 데이터를 묻고, AI가 알아서 차트를 그려주고, 대시보드까지 만들어주는 시대. 마크베이스 네오의 neo-pkg-llm-chat 패키지는 이런 경험을 가능하게 해주는 LLM 에이전트입니다. 그런데, 이전 버전을 직접 써보신 분들은 한 번쯤 이런 답답함을 느끼셨을지 모르겠습니다. "Ollama 같은 로컬 LLM을 붙였더니 자꾸 엉뚱한 도구를 호출하네..." "API 비용이 생각보다 많이 나오는데?" "여러 사람이 같이 쓰면 한 사람이 무거운 분석을 돌릴 때 다른 사람이 느려져요" 저희 마크베이스도 똑같은 고민을 했습니다. 그래서 이번에 neo-pkg-llm-chat 2.0.0 버전으로 전면 재설계를 진행했고, 이 글에서 그 결과를 공유드리려고 합니다. 이전 1.x 버전에 비해 어떤 점이 좋아졌는지, 핵심만 짚어 보겠습니다. 하네스 구조 도입 JSH 기반 단일 패키지 토큰 사용량 최대 80% 감소 그 외 개선 점 한눈에 보는 1..x VS 2.0 1. 하네스 구조 도입...

많은 분들이 가장 많이 기다려 주셨던 혁신적인 업데이트 소식을 전해드립니다! 이번 마크베이스 NEO V8.5는 단순한 데이터 저장 속도의 개선을 넘어, DB 엔진에 '눈(Black-box)'과 '두뇌(LLM)'를 이식했습니다. 단절되어 있던 영상 데이터와 센서 데이터를 하나로 묶고, 복잡한 쿼리 없이 AI와 대화하며 통찰력을 얻는 새로운 비즈니스 환경을 확인해 보세요. 3차 NEO V8.5 App 패키지 Black-box & LLM *이미지 클릭시 해당 영상으로 이동합니다. 영상과 센서의 결합 : Black-Box 산업 현장에서 사고가 발생했을 때, "왜 알람이 울렸지?"라는 질문에 답하기 위해 우리는 보통 두 곳을 번갈아 봅니다. 하나는 센서 데이터 그래프이고, 다른 하나는 CCTV 영상입니다. 하지만 이 둘의 시간이 정확히 일치하지 않아 원인을 재구성하는 데 큰 어려움을 겪곤 하죠. 사고의 '그 순간'을 그대로 재현하다. NEO V8.5의 Black-Box 기능은 센서...