요즘 들어 LLM 기반 챗봇이나 생성형 앱을 만들다 보면, 어느 순간 이런 고민이 찾아옵니다. “모델이 매번 모든 문서를 기억하지 못하는데, 어떻게 나만의 데이터를 참조하게 만들 수 있을까?” 바로 이 문제를 해결하는 대표적인 방법이 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. 말은 복잡해 보여도, 핵심은 간단해요. 모델이 문서를 “외우는” 대신, 그때그때 필요한 정보를 찾아서 함께 전달해주는 방식이죠. 마치 친구에게 질문할 때, “잠깐만, 이거 전에 봤던 문서 있어” 하며 파일을 꺼내 보여주는 것처럼요. 이번 글에서는 Flutter 앱을 Supabase 백엔드와 연결해, OpenAI API를 사용하는 기본적인 환경을 전제로 RAG를 어떻게 적용할 수 있을지 소개하려고 합니다...

최근 몇 년 사이, 인공지능을 활용한 개발 방식이 급격하게 진화하면서 새로운 코딩 트렌드가 주목받고 있어요. 그중에서도 특히 흥미로운 흐름이 바로 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’이에요. 명확한 설계서나 구조 없이, LLM(Large Language Model)에게 직감적으로 기능을 던져주고 빠르게 결과를 만드는 방식이죠. 마치 음악에서 악보 없이 즉흥 연주하듯, 바이브 코딩은 코드의 창작과 실행을 동시에 흘려보내는 경험에 가까워요. 이 방식은 기존의 개발 패러다임과는 다릅니다. 기획 → 설계 → 개발 → 테스트의 전통적 흐름을 압축하거나 아예 뛰어넘으며, 코딩의 생산성을 비약적으로 끌어올리고 있어요. 하지만 이 거대한 도구가 세상을 바꾼다면, 과연 그 변화는 누구에게 유리하게 작용할까요? 모든 사..