2.PROJECT 31
- 07. 정량 평가, 테스트 한계, 그리고 LocalLens 회고
- 06. PDF 안의 표와 그래프를 검색 맥락으로 바꾸기
- 10. 프로젝트 회고: 멀티모달 AI 서비스에서 배운 것
- 10. Tool Call 불안정성, 평가 한계, 그리고 Lumi_agent 회고
- 09. Agent 품질을 어떻게 평가하려 했는가
- 05. Text, Image, PDF Encoder를 하나의 검색 흐름으로 묶기
- 08. PySide6와 qasync로 데스크톱 Agent UX를 연결하기
- 07. 단기 기억, 요약, ChromaDB로 대화 맥락 유지하기
- 04. FAISS와 SQLite로 VectorStore를 나눈 이유
- 06. MCP Tool Calling과 HITL 승인 경계 설계
- 03. LocalLens 검색 파이프라인 구조
- 05. LangGraph StateGraph로 Agent 실행 흐름을 분리한 이유
- 04. Lumi_agent 전체 아키텍처: GUI, Agent, MCP, Memory 연결
- 02. 파일명 검색의 한계를 의미 기반 검색으로 바꾸기
- 09. Judge 설계: 요약 품질을 보조 평가하는 방법
- 03. MCP prototype에서 LangGraph Agent까지의 개발 흐름
- 01. LocalLens 프로젝트 개요: 로컬 파일을 자연어로 검색하기
- 02. 웹/모바일 AI 비서의 한계를 PC Agent 문제로 바꾸기
- 01. Lumi_agent 프로젝트 개요: 개인 PC 위에서 동작하는 AI Agent 비서
- 08. QA 설계: 영상 근거 안에서만 답하게 만들기
- 07. 비동기 처리: 긴 영상의 대기시간과 상태 추적 줄이기
- 06. 캡처와 VLM 개선: 중복 슬라이드와 입력 품질 다루기
- 05. 아키텍처: STT, VLM, Fusion을 연결하는 방법
- 04. 문제 정의: STT 요약을 넘어 독립형 강의 노트로
- 03. 6장으로 보는 SeSAC:Note 포트폴리오 요약
- 02. SeSAC:Note 핵심 기능과 구조
- 01. SeSAC:Note 프로젝트 개요: 강의 영상을 AI 학습 노트로 바꾸기
- Financial-Agent: AI 기반 금융 투자 비서
- 시각장애인을 위한 안내 서비스
- PJ Parser API 비교 분석
- 4.5HZ - AI 기반 음악 추천 서비스 개발기