Work · 06

문제를 구조로 바꾼 작업들

대표 작업은 문제, 판단, 흐름, 결과를 깊게 정리하고 나머지는 짧은 작업 기록으로 남겼습니다.

AI systems / backend / infrastructure

Selected case studies

03 / 06

01
생성형 AI(K-Bot) · 영림원

생성형 AI(K-Bot) 문서 유형별 파싱·청킹 파이프라인

문서 유형별로 파싱·청킹·임베딩 전략을 분리해 RAG 검색 품질을 끌어올린 전처리 시스템
- LangChain
- Document parser
- Embeddings
- Vector DB
Impact 문서 유형과 사용 목적에 따라 전처리 경로를 분리하는 RAG 문서 처리 구조 설계 Backend · AI/RAG · 2025.11 ~ 2026.02
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02
생성형 AI(K-Bot) · 영림원

생성형 AI(K-Bot) RAG 메타데이터 기반 문서 출처 추적

LLM 답변의 인라인 출처 표기를 청크 메타데이터와 매칭해 실제 문서 근거까지 추적하는 end-to-end 그라운딩 시스템
- RAG
- Metadata design
- Svelte
Impact RAG 답변의 근거를 실제 문서 위치(페이지·슬라이드·행)와 연결해 검증 가능한 답변으로 개선 AI/RAG · Backend · 2025.12 ~ 2026.01
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03
생성형 AI(K-Bot) · 영림원

생성형 AI(K-Bot) Vector DB 구조 설계 및 임베딩 마이그레이션

partition key 멀티테넌트 구조와, 서비스를 멈추지 않는 임베딩 모델 교체 체계
- Python
- Vector DB
- Embeddings
- WebSocket
Impact 컬렉션/파티션이 고객·파일 수에 비례해 증가하던 구조를 모델·차원 단위 공용 컬렉션으로 전환해 물리 리소스 증가를 차단 Backend · Database · 2025.11 ~ 2026.04
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