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2026
AI 실험에서 기록은 실행 계약이어야 했다
앞선 스프린트에서는 답변 품질을 보며 질문이 조금씩 이동했습니다. 처음에는 모델의 답변을 봤고, 그다음에는 답변 앞에 들어가는 Context를 봤고, 멀티모달 RAG에서는 검색 결과를 평가하는 Judge까지 의심하게 됐습니다.Hybrid → HyDE → LLM rerank로 검색 실패를 분해한 개선기
RAG에서 답변이 틀리면 검색이 문제처럼 보입니다. 필요한 문서를 못 찾았으니 답변도 틀렸을 것 같고, 그러면 top-k를 늘리거나 threshold를 낮추면 해결될 것 같습니다.semantic chunking을 켰더니 embedding 한도가 먼저 터졌다
멀티모달 RAG를 만들다 보면 개선처럼 보이는 변경이 많습니다. 비전 프롬프트를 자세히 쓰면 화면 정보를 더 잘 설명할 것 같습니다. semantic chunking을 넣으면 문맥 경계가 더 자연스러워질 것 같습니다. 더 싼 모델로…검색이 잘못된 줄 알았는데, 평가자가 흔들리고 있었다
두 번째 스프린트에서 RAG를 만들며 프롬프트만으로는 답변 품질을 설명할 수 없다는 것을 배웠습니다. 답변이 이상하면 LLM의 말투를 고치기 전에, 어떤 Context가 모델 앞에 놓였는지 봐야 했습니다.프롬프트로 환각을 잡으려다 Context를 다시 보게 됐다
첫 스프린트에서는 모델을 학습시키고 실험 결과를 읽는 법을 배웠습니다. accuracy만 보면 놓치는 것이 있었고, loss와 gap을 같이 보면서 실험을 다시 해석해야 했습니다.DistilBERT 파인튜닝, accuracy만으로 실험을 읽지 않은 이유
2026년 2월 3일에 쓴 1년 회고에서 AI를 직접 배워보겠다고 적었습니다. 그때의 관심은 단순히 AI 도구를 더 잘 쓰는 것에 머물지 않았습니다. 모델이 어떤 조건에서 달라지고, 그 변화를 어떤 기준으로 읽을 수 있는지 직접 다…개발 블로그 1년 회고 - “척”에서 시작해서
처음에는 멋져 보이고 싶었던 것 같다.네트워크가 끊겨도 멈추지 않는 앱을 만들기까지 — Noline Offline-First 아키텍처 구축기
해외여행 중에 네트워크가 끊기면 앱이 무력해집니다.2025
예측 가능한 UI를 위한 선택, XState 상태 머신 도입 후기
useState와 useEffect로 시작했던 녹음 기능을 XState 상태 머신으로 리팩토링하며 얻은 예측 가능성과 한계를 정리합니다.프론트엔드 상태 관리 아키텍처 개선기
이전 회사에서 프론트엔드 상태 관리 아키텍처를 개선하며 애플리케이션의 성능과 팀의 개발 생산성을 동시에 끌어올렸던 경험을 공유하고자 합니다.개발자-기획자 모두를 위한 다국어 관리 시스템 개선하기
이전 회사 위블링의 오라운드 서비스에서 다국어 관리 시스템을 개선했던 경험을 공유하고자 합니다.2025년 중간 개발 회고
선박 엔지니어 시절 서비스를 직접 구현하고 문제를 개선해나가는 개발자를 보면서 나도 개발자가 되어 일에서 자기실현?을 해보고 싶다는 마음으로 용기내어 도전해 개발자로 이직하게 되었다. 지금 보면 정말 무모해 보이지만, 어떻게 보면…Turborepo로 모노레포 적용하기
개발 중인 프로젝트에 모노레포 툴인 Turborepo를 적용하면서 생긴 경험과 느낀 점들을 공유해보고자 이번 포스팅을 준비했습니다.테스트 환경 개선기: Jest/MSW 목킹 이슈와 해결법
InterPersona의 핵심 기능인 모의 면접은 사용자 녹음 → STT 변환 → AI 응답 생성 등 여러 비동기 로직이 얽혀 있습니다. 이런 복잡성을 안정적으로 관리하려면:컴포넌트 아키텍처 설계: Turborepo와 Storybook 활용기
InterPersona 프로젝트를 개선하면서 컴포넌트 아키텍처에 관한 고민과 경험을 나눠 보려고 합니다.자연스러운 사용자 경험을 제공하기 위한 인터뷰 프로세스의 예외처리 전략
InterPersona 프로젝트를 개발하면서 가장 중요하게 생각한 부분은 사용자가 실제 면접과 같은 자연스러운 경험을 할 수 있도록 하는 것이었습니다. 특히 음성 녹음을 통한 답변 과정에서는 여러 기술적인 단계가 필요했고, 각 단계…2024