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이번 글은 Windows 환경에서 직접 겪은 문제와 해결 과정을 정리한 기록입니다. 설정을 두 군데 수정하고 앱을 재시작한 뒤 Chrome 제어에 성공했지만, 각 변경의 효과를 하나씩 나눠서 검증한 것은 아닙니다. 문제 상황은 유튜브 영상 링크를 넣고 내용을 요약하라는 것이었습니다. Codex에 컴퓨터 사용 권한을 모두 허용한 상태라 바로 될 줄 알았는데 Chrome을 열어 영상을 확인하는 단계에서 계속 멈췄습니다. 처음에는 Chrome 프로필이나 로그인 문제라고 생각했습니다. 하지만 실제로 확인해야 했던 것은 브라우저가 아니라 Codex의 앱 제어 화면과 config.toml 설정이었습니다. Chrome 창은 찾는데 페이지를 읽지 못한 문제문제가 발생한 환경은 Windows의 Codex 데스크톱 앱과 ..

Windows PC에서 Prefect Server를 운영하다 보니 블루스크린, 메모리 문제나 Windows Update 등의 이슈로 때문에 PC가 다시 시작되어 스케줄러가 멈추는 현상을 1달에 1번씩은 만났습니다. 아예 Linux 서버나 Cloud 환경으로 옮겨야 하나 고민하다가 일단 Windows OS 를 유지한채로 빈도를 줄여볼 수 있을지 시도해봤습니다. 아직까지 약 2달은 문제없이 굴러가서 세팅했던 과정을 정리했습니다. 전체 구성최종적으로 구성한 흐름은 다음과 같습니다.Windows 부팅 ↓PostgreSQL Windows Service ↓Prefect Server 자동 실행 ↓일반 Worker 자동 실행 ↓(필요시) ↓Windows 사용자 자동 로그인 ↓GUI RPA Work..

안녕하세요! 오늘은 최근 데이터베이스 트렌드가 어떻게 달라지고 있는지, 그리고 그 변화를 PostgreSQL의 pgvector를 활용해 어떻게 풀어낼 수 있는지 제가 이해한 만큼 간단한 예시로 정리해 보려고 합니다. 과거에는 데이터 유형이나 검색 방식에 따라 별도의 검색 엔진이나 데이터베이스를 따로 두고 조합하는 경우가 많았습니다. 그런데 최근에는 범용 DB가 전문검색(Full-text), 벡터 유사도 검색, 그래프 탐색, JSON 처리 같은 기능을 자체 엔진 안으로 흡수하는 방향으로 발전하고 있습니다. 데이터 이동 비용을 줄이고, 한 번의 쿼리에서 관계형 조건과 벡터 검색을 함께 처리하려는 흐름이 강해진 셈입니다. 여기서 중요한 점은 "AI가 모든 작업을 수행하지 않아도 된다"는 점입니다. 반복적이고 ..

저는 평소 전자책을 읽을 때 내용을 그대로 AI에 넣어서 검색하고 질문하는 방식으로 사용하고 있습니다. 처음에는 AI가 내용을 곡해하거나 잘못 요약할 수도 있다는 점이 마음에 걸렸습니다. 그래도 원하는 정보를 더 빨리 찾고 필요한 부분만 요약해서 읽기에는 이 방식이 훨씬 편하다고 느꼈습니다. 그러다 NotebookLM을 써보면서 이미 많은 분들이 비슷한 방식으로 쓰고 있다는 걸 알게 되었습니다. 단순히 책을 읽는 도구를 넘어 소스를 묶어두고 대화하는 흐름을 보면서, 앞으로 전자책의 형태가 어떻게 바뀔지 생각을 정리해보았습니다. 읽는 전자책에서 묻는 전자책으로기존의 HTML이나 ePub 전자책은 저자가 작성한 글을 처음부터 순서대로 읽는 정적(Static)인 매체입니다. 반면 AI에 소스를 넣어 활용하는 ..