대전대 생성형 모델과 AI 세미나
N8N - 자동화 (AI Workflow Automation Platform & Tools - n8n)
Cursor AI (Cursor: The best way to code with AI)
| 구분 | Cursor AI | VS Code + AI 확장 프로그램 |
| 통합 수준 | 편집기 핵심 기능으로 AI가 내장 | 별도의 확장 프로그램을 설치하여 기능 추가 |
| 컨텍스트 이해 | 프로젝트 전체 코드를 기반으로 깊이 있는 이해 | 주로 현재 파일과 관련된 코드 위주로 이해 |
| 상호작용 | 채팅, 인라인 명령 등 다양하고 직관적인 방식 | 주로 코드 자동 완성 형태로 기능 제공 |
| 기능 | 코드 생성, 리팩토링, 디버깅, 문서화 등 포괄적 | 주로 코드 제안 및 자동 완성에 집중 |
KONI - KISTI LLM
KIMI K2 - Open Source LLM (성능 괜찮음)
(Welcome to Lightllm! — Lightllm), (Hugging Face – The AI community building the future.)
KONI - MCP Server Github
(GitHub - ansua79/kisti-mcp: KISTI-Oriented Science&Mission-driven Agent .. KOSMA)
KONI Dorea
| 구분 | KISTI-KONI/DOREA | NotebookLM |
| 개발 주체 | 🇰🇷 한국과학기술정보연구원(KISTI) | 🇺🇸 구글(Google) |
| 주요 목적 | 과학기술 분야의 문서 심층 분석 및 추론 | 범용적인 자료의 요약, 분석 및 아이디어 생성 |
| 기반 모델 | KONI (과학기술 특화 한국어 LLM) | Gemini (구글의 범용 멀티모달 LLM) |
| 특화 기능 | - PDF 문서 내 텍스트, 이미지, 표 인식 및 분석 - 검색 증강 생성(RAG) 기술로 환각 현상 최소화 - 과학기술 및 국내 법령/규정 등 전문 분야에 강점 | - 구글 드라이브, 웹사이트, YouTube 등 다양한 소스 연동 - 오디오 요약, 학습 가이드 등 다양한 콘텐츠 형식 생성 - 사용자 친화적인 인터페이스와 범용성 |
| 강점 | 전문성 및 신뢰성: 국내 과학기술 데이터로 학습하여 해당 분야에서 더 정확하고 신뢰도 높은 답변을 기대할 수 있습니다. | 범용성 및 접근성: 다양한 포맷의 자료를 쉽게 연결하고 일상적인 학습, 리서치, 콘텐츠 제작 등 폭넓은 분야에 활용하기 좋습니다. |
| 약점 | 현재 개발 중인 프로젝트로 일반 사용자의 접근성이 제한적일 수 있습니다. | 과학기술과 같은 특정 전문 분야의 깊이 있는 답변에서는 다소 부족할 수 있습니다. |