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데이터 기반 AI ENGINEER Ian입니다.

AI ENGINEER · AIJINET

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AI Chapter - 실제 사용가능한 AI 서비스를 만듭니다.

연구 단계에 머무르는 AI가 아닌, 현장에서 즉시 동작하는 AI 서비스를 설계하고 운영하는 데 집중합니다.
프로토타입에서 프로덕션까지의 간극을 좁히는 것이 엔지니어의 본질이라고 생각합니다.

AI 서비스의 성능은 결국 "입력 데이터의 품질"에서 결정됩니다.

고품질 데이터 전처리를 통해 복잡한 실무 문서를 정밀하게 파싱하고,
프롬프트 엔지니어링으로 AI에 기술을 부여하며,
합리적 파이프라인을 통해 사용자 경험의 체감 속도를 끌어올립니다.

이 블로그는 그 과정에서 마주한 기술적 도전과 트러블슈팅을 가감 없이 기록하는 공간입니다.

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주요 연구과제

RAGLLMPrompt EngineeringDocument ParsingOCRVLMSpeech-to-TextRealtime APIHarness EngineeringPythonFastAPIWebSocket

TECH STACK

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Language

Python 3.x

메인 런타임. Conda 환경 관리

AI / LLM

GPT-5.4 · PaddleOCR · Whisper

VLM 파싱, OCR, 실시간 STT

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FastAPI · LangChain

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Harness

Prompt Tuning · Eval Pipeline

프롬프트 최적화 & 자동 평가 체계

Database

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벡터 검색 & 관계형 저장소

Infra

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