블로그에 AI 챗봇 붙이기 — 이틀치 회고
블로그에 AI 챗봇을 직접 붙이며 했던 고민들. RAG와 캐싱 레이어를 어떻게 엮었고, 챗봇 UI는 어떻게 다듬었고, 어디서 삽질했는지 러프하게 정리합니다.
실전에서 부딪힌 문제와 해결 과정을 정리합니다.
블로그에 AI 챗봇을 직접 붙이며 했던 고민들. RAG와 캐싱 레이어를 어떻게 엮었고, 챗봇 UI는 어떻게 다듬었고, 어디서 삽질했는지 러프하게 정리합니다.
맥미니 256GB 용량의 한계를 느끼고 USB4 외장 SSD 인클로저 하기비스 MC600을 먼저 질렀습니다. 정작 SSD는 아직 못 샀지만, 케이스 개봉과 외관까지 정리한 1편.
PostgreSQL + pgvector 환경을 만들고, Snowflake 스타일 시맨틱 레이어 YAML을 엔티티 단위로 분해해서 Solar Embedding으로 적재하기까지
RAGPlay(ragplay.vercel.app)을 직접 써보고 정리한 리뷰. 한국어 사내 문서를 넣고 Fixed, Recursive, Parent-Child 청킹을 직접 비교해봤습니다.
스크립트 기반 수동 배포에서 시작해 Bitbucket Pipelines를 거쳐, AWS CodeBuild + ECR로 반자동 CI/CD를 구축하기까지 — 실무에서 단계적으로 발전시킨 배포 파이프라인 경험기
공공데이터를 PostgreSQL에 적재하고, 시맨틱 레이어 + pgvector RAG + LLM으로 자연어를 SQL로 변환하는 에이전트를 단계적으로 구현하는 프로젝트 시작
공공데이터로 RAG 뚝딱거려보기 시리즈를 마무리하며 — 무엇을 만들었고, 무엇을 배웠는지
GLM-5.1 기반 z.ai로 Claude Code를 3일 써본 후기. 주간 쿼터 소모 속도, 성능 체감, 그리고 $10 → $18 가격 인상까지.
질의 분석, 멀티 소스 라우팅, relevance 기반 fallback까지 넣어 Agentic RAG 실행 루프를 만든 기록
HyDE와 Multi-Query 기법으로 사용자 질의를 재작성해 검색 품질을 향상시키는 실험기
읽어주셔서 고맙습니다.