LLM 기반 에이전트를 설계하고 구현하는 AI Engineer입니다. 단순히 모델을 호출하는 것을 넘어, Agent 워크플로우와 RAG 파이프라인을 직접 설계하며 실제 문제를 해결하는 AI 서비스를 만드는 데 집중하고 있습니다.
- LLM을 활용한 Agent 아키텍처 설계 및 구현
- 벡터 검색 기반 RAG 시스템 구축
- 안정적이고 확장 가능한 구조를 고민하는 개발
복잡한 문제를 구조적으로 분해하고, 동작하는 결과물로 증명하는 것을 가장 중요하게 생각합니다.
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벡터 검색을 활용한 Retrieval-Augmented Generation 프로그램입니다. 문서를 임베딩해 색인하고, 질의에 관련된 컨텍스트를 검색하여 LLM 응답의 정확도와 신뢰도를 높입니다. |
브라우저를 자율적으로 제어하는 에이전트입니다. LLM이 웹 페이지를 인식하고 클릭·입력·탐색 등의 동작을 수행하여 반복적인 웹 작업을 자동화합니다. |
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LangChain의 Conversation Memory를 독립적으로 분리하고 최적화한 Python 라이브러리입니다. 대화 메모리 관리에만 집중하여 가볍고 빠르게 사용할 수 있습니다. |
Vision AI 기반 얼굴 인식을 활용한 동아리 출입 관리 시스템입니다. 자동 출입 통제를 구현했으며, 해당 기술로 특허를 등록했습니다. |
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