LocalLens에서 검색 대상은 텍스트, 이미지, PDF다. 세 파일 타입은 전처리도 다르고 사용하는 모델도 다르다. 하지만 검색 결과는 하나의 흐름으로 돌아와야 한다. 그래서 Encoder 계층은 “타입별 처리”와 “공통 검색 인터페이스”를 분리했다. classDiagram class BaseEncoder { emb_que...

Agent 개발 팁, 효과적인 프로젝트 운영 전략 핵심 개념 요약 TPM(Technical Program Manager)의 실무 경험을 바탕으로 한 AI Agent 개발 전략 특강. LLM 솔루션의 4단계 접근법(Prompt Engineering -> Agent Pipeline -> Fine Tuning -> Post Trai...

데스크톱 Agent에서 어려운 점은 LLM 호출만이 아니다. 사용자가 메시지를 보내는 동안 GUI가 멈추면 비서처럼 느껴지지 않는다. Lumi_agent는 PySide6 GUI와 비동기 Agent 실행을 연결하기 위해 qasync를 사용했다. Qt 이벤트 루프와 asyncio 작업을 하나의 흐름으로 묶는 것이 핵심이었다. GUI 통합 전 문제 초...

AI Workflow Design 핵심 개념 요약 Agentic Workflow 설계서 작성 가이드. 서비스 기획서가 “무엇을 만들 것인가”를 정의한다면, 워크플로우 설계서는 “어떻게 동작하게 할 것인가”를 정의한다. LangGraph/LangChain 프레임워크를 활용한 구현 전 설계 문서 작성법을 다룬다. 주요 내용 1. 서비스 개요...

개인 비서는 한 번의 질문만 처리하면 부족하다. 사용자가 이전에 말한 취향, 약속, 맥락을 다시 불러올 수 있어야 한다. Lumi_agent의 Memory 구조는 단기 기억과 장기 기억을 분리한다. 현재 대화 흐름은 단기 기억으로 유지하고, 길어진 대화는 요약 후 벡터화해 장기 기억으로 저장한다. Memory 흐름 flowchart LR ...

로컬 검색에서 어려운 문제는 벡터 검색 자체만이 아니다. 파일은 계속 추가되고, 수정되고, 삭제된다. VectorStore가 이 변화를 따라가지 못하면 검색 결과는 실제 폴더 상태와 어긋난다. LocalLens는 이 문제를 FAISS와 SQLite의 역할 분리로 풀었다. 구성 책임 ...

Fitness Buddy - AI 운동 버디 서비스 기획 프로젝트 정보 위치: Week07-프로젝트/ 유형: AI 서비스 기획 주차: Week 07 서비스 개요 한줄 설명 AI 기반 운동 습관 형성 플랫폼 - 개인 맞춤 운동 추천과 버디 시스템으로 지속적인 동기 부여 서비스 구조 핵심 기능 ...

Week 07 - AI 서비스 프로젝트 개요 AI 서비스 프로젝트 기획 주차. 기획서 작성법부터 Agentic Workflow 설계, Agent 개발 실무 팁까지 프로젝트 전 과정을 다룬다. 강의 목록 일차 제목 주제 - W07-AI-서비스-...

AI 서비스 기획 가이드 핵심 개념 요약 AI 서비스 기획의 전 과정을 체계적으로 다루는 가이드. 도메인 선택, 시장 분석, 5 Whys 근본 원인 분석, 페인 포인트 도출, 사례 분석, 차별화 전략, 서비스 상세 기획까지의 단계별 방법론을 제시한다. 뉴스 챗봇 에이전트 샘플과 운동버디(Fitness Buddy) 사례를 통해 실제 적용 사례를...

“검색해줘”와 “메시지 보내줘”는 같은 도구 호출이 아니다. 검색은 결과가 마음에 들지 않으면 다시 하면 된다. 하지만 메시지 전송이나 일정 변경은 외부 상태를 바꾼다. Lumi_agent가 Safe Tool과 Sensitive Tool을 나눈 이유는 이 차이 때문이다. MCP Tool Calling 구조 Lumi_agent는 여러 외부 도구...