맥북 한 대로 운영하는 AI 비전 서비스의 구조
폐기물 사진을 6종으로 분류하는 AI 서비스를 별도 서버 없이 맥북과 Cloudflare Tunnel로 공개했습니다. 데이터가 모델이 되는 과정, 사진 한 장이 답이 되는 과정, 사용자가 고른 답이 다시 데이터가 되는 과정을 구조도와 함께 정리합니다.
8분 읽기INSIGHTS & KNOWLEDGE
AI 실무자가 쓰는
진짜 기술 블로그
마케팅 글이 아닙니다. 프로젝트에서 실제로 부딪힌 문제, 실험 결과, 실패 경험. 현장에서 배운 것을 그대로 씁니다.
★ FEATURED
Hybrid RAG가 단순 벡터 검색보다 나은 이유: 실전 비교 실험
키워드 검색과 시맨틱 검색을 합치면 왜 더 나은가? 3가지 실험 케이스와 수치로 증명합니다. 기업 내부 문서 검색에서 Hybrid RAG가 정확도 23%p 향상을 기록한 이유.
RAG2026.07.15 · 8분 읽기
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데모에서 잘 되던 AI가 실제 서비스에서 떨어지는 이유
잘라낸 사진으로 잰 분류 정확도는 91%였지만, 같은 모델을 실제 서비스 흐름에 넣자 64%로 떨어졌습니다. 폐기물 사진 분류 서비스를 만들며 그 차이가 어디서 생기는지 하나씩 찾았고, 물체 1개 사진의 정답 표시 비율을 55.4%에서 71.9%로 올렸습니다. 대표 점수만 믿었다면 놓쳤을 네 가지를 정리합니다.
9분 읽기
공개 데이터셋의 공식 train/test 분할을 믿지 마세요
연구기관이 배포한 폐기물 데이터셋의 공식 test 분할에서, 실물 샘플 82개 중 56개가 train 분할에도 들어 있었습니다. 샘플 ID가 없는 다른 데이터에서는 정확도 99.7%라는 점수가 나왔습니다. 공개 데이터를 평가에 쓰기 전에 분할을 확인하는 방법을 실제 사례로 정리합니다.
7분 읽기
GPT-4o vs Claude 3.5: 실무 관점에서 어떤 모델을 선택해야 하나
벤치마크가 아닌 실제 업무 케이스(법률 문서 분석, 코드 생성, 한국어 처리)에서 두 모델을 직접 비교했습니다. 각각 어떤 상황에서 우위를 보이는지 정리합니다.
12분 읽기
n8n으로 만드는 AI 문서 자동화 워크플로우: 코딩 없이 구현
이메일로 들어오는 계약서를 자동 분류하고, GPT로 리스크 조항을 추출한 뒤 Slack으로 알림을 보내는 파이프라인을 n8n으로 구현하는 방법을 단계별로 설명합니다.
10분 읽기
은행 내규 챗봇 구축기: 3,200페이지를 RAG로 처리한 6주의 기록
대형 은행 준법감시팀의 내규 문서 챗봇 프로젝트 전 과정을 공개합니다. 청킹 전략, 임베딩 모델 선택, 평가 지표 설정까지. 실제로 부딪힌 문제와 해결책을 솔직하게 씁니다.
15분 읽기
LoRA 파인튜닝 실전 가이드: 도메인 특화 LLM을 최소 비용으로
A100 한 장, 48시간, 50만 원 이내의 예산으로 법률 도메인 특화 LLM을 파인튜닝한 과정을 공유합니다. 하이퍼파라미터 선택, 데이터 품질 관리, 평가까지.
14분 읽기
RAG 시스템 평가하기: RAGAS 지표를 실무에 어떻게 적용할까
Faithfulness, Answer Relevancy, Context Precision. RAG 평가 지표들이 실제로 무엇을 측정하는지, 그리고 프로젝트에서 어떤 지표를 우선시해야 하는지 정리합니다.
11분 읽기
LangGraph로 Multi-Agent 시스템 설계하기: 패턴 3가지
Supervisor, Parallel, Sequential. LangGraph에서 자주 쓰는 멀티에이전트 패턴 3가지를 실제 코드와 함께 설명합니다. 어떤 업무 흐름에 어떤 패턴이 맞는지.
13분 읽기STAY UPDATED