소개
AI와 서비스 사이의 연결 지점을 탐색합니다.
안녕하세요. 인공지능학과 2학년 이채훈입니다. LIKELION TUK 2026 · 14기 백엔드 파트에서 활동하고 있습니다.
모델의 결과를 실제 사용자가 쓸 수 있는 기능으로 연결하는 과정에 관심이 있습니다. 데이터 처리부터 API 응답까지 전체 흐름을 이해하며 신뢰할 수 있는 기능을 만들고 싶습니다.
기술 스택
| 구분 | 기술 | 활용 방향 |
|---|---|---|
| 언어·API | Python · FastAPI | AI 기능을 서비스 API로 제공 |
| AI | OpenAI API · LangChain | 프롬프트와 도구 호출 흐름 |
| 검색 | Embeddings · Vector DB | 문서 기반 검색과 출처 연결 |
| 데이터 | PostgreSQL | 사용자 요청과 실행 기록 저장 |
| 품질 | pytest · 평가 데이터셋 | 응답 품질과 실패 조건 검증 |
요즘 집중하는 것
- 신뢰할 수 있는 응답 — 모델 출력 형식을 제한하고 출처와 실패 상태를 함께 보여주는 흐름을 설계합니다.
- RAG — 문서를 작은 단위로 나누고 검색 결과가 실제 답변에 어떻게 사용되는지 확인합니다.
- 비용과 지연 — 토큰 사용량과 응답 시간을 기록해 기능 가치에 맞는 모델과 호출 방식을 선택합니다.
함께하고 싶은 것
새로운 기술을 데모에 그치지 않고 하나의 사용자 경험으로 완성해 보고 싶습니다.
동아리 문서를 근거와 함께 찾아주는 도우미를 만들며 검색, 모델 호출과 웹 서비스 연결을 끝까지 구현해 보고 싶습니다.