AI (8) 썸네일형 리스트형 [AI 학습로그] 사내 RAG 검색 계층 개념 — 두 축·OpenSearch·하이브리드·RRF 사내 챗봇의 검색 계층(OpenSearch 색인·임베딩·하이브리드 검색·리랭킹)을 조사하다가, 개념부터 제대로 잡고 싶어 학습 세션으로 파고들었다. 이날 잡은 것을 노트 6~10으로 남겼고, 아래는 그 노트 그대로다.노트 6 — "축"은 비유가 아니라 진짜 2차원 평면이다상황: "글자 축 / 뜻 축"이라는 말이 계속 안 잡혔다. 축이 뭔데?예상: 에러코드 E-501을 찾는 질문의 정답 문서는 2사분면(왼쪽 위 = 뜻○·글자✗)일 것 → 틀렸다.확인한 것: 두 축은 문서 하나에 던지는 서로 다른 두 질문이다. 가로축은 "글자가 그대로 있나?"(BM25), 세로축은 "단어가 달라도 뜻이 비슷한가?"(임베딩). 두 답이 따로 놀아서 문서는 점수 하나가 아니라 (글자점수, 뜻점수) 좌표 = 평면 위의 점이 된다.. [AI 학습로그] RAG는 질문마다 종합하고, LLM Wiki는 수집할 때 한 번 종합한다 사내 챗봇 시스템을 검토하다가 Andrej Karpathy가 공개한 'LLM Wiki' 패턴을 파봤다. 기존 RAG와 뭐가 다른지 개념을 잡고, 핵심 주장 두 가지는 직접 실험으로 확인했다. 그 기록이다.1. RAG는 질문마다 종합하고, LLM Wiki는 수집할 때 한 번 종합해서 쌓는다상황: 사내 챗봇 시스템을 만들려는데, Karpathy의 LLM Wiki에서 가져올 개념이 있는지, 기존 RAG와 어떤 차이가 있는지 궁금했다.확인한 것: 핵심 차이는 문서를 종합하는 시점이다. RAG는 질문이 올 때마다 관련 조각을 찾아 그 자리에서 답을 조립하고 버린다. LLM Wiki는 자료가 들어올 때 LLM이 끝까지 읽고 종합한 마크다운 페이지(위키)를 만들어두고, 질문은 그 완성된 종합에서 답한다. 비유하면 R.. [AI 학습로그] RAG는 아무것도 쌓지 않는다 — 질문마다 찾아 붙였다 버린다 RAG가 뭔지 아예 몰라서(R, A, G가 무슨 약자인지도) 처음부터 파본 세션. 내 학습 노트 3개를 문서 삼아 검색기를 순수 파이썬으로 직접 만들어 돌려보니, "검색한 걸 쌓는 건가?"라는 오해가 깨졌다.노트 4 — RAG는 아무것도 쌓지 않는다 — 질문마다 찾아 붙였다 버린다 (2026-07-10)상황: RAG가 뭔지 아예 몰라서(R, A, G가 무슨 약자인지도) 처음부터 학습 세션을 시작했다.예상: "검색한 걸 쌓는 건가??" → ⚠️ 틀렸다.확인한 것:RAG = Retrieval-Augmented Generation. 오픈북 시험이다 — LLM이 암기(파라미터)로만 답하게 하지 않고, 책에서 관련 페이지를 찾아 펴놓고 답하게 한다.글자하는 일오픈북 비유R (Retrieval, 검색)질문과 관련된.. AI와 대화하며 공부하기 — 학습 로그 첫 기록 오늘부터 'AI 활용 학습 로그'를 시작했다. AI와 대화하며 배운 것을 그날그날 GitHub에 노트로 쌓는 방식이다.방식Andrej Karpathy의 "전문가가 되는 법"(2020년 트윗)을 따른다. 원문의 뉘앙스를 살리면 이렇다.구체적인 프로젝트를 반복해서 맡아 깊이, 끝까지 해낸다 — 필요한 것을 그때그때(on demand) 배우고, 기초부터 넓게 훑지 않는다배운 것을 전부 내 언어로, 남을 가르치듯 정리한다과거의 나와만 비교하고, 남과는 비교하지 않는다그래서 이 학습은 세 단계로 돈다. 실전에서 걸린 문제를 파고들어 직접 확인하고, GitHub 노트에 내 언어로 적립한 뒤, 이 블로그에 가르치듯 풀어 쓴다. 노트가 쌓이면 예전의 나는 뭘 몰랐는지 돌아본다. 이 글이 그 "가르치듯 풀어 쓰기"의 첫.. [Claude] SDD (Spec-Driven Development) 와 Speckit AI 코딩 도구를 쓰기 시작한 순간부터 뭔가 이상하다고 느꼈다.코드는 빨리 나왔다. 그런데 그게 진짜 내가 원하는 건지 확신이 없었다.프롬프트를 조금만 다르게 쓰면 완전히 다른 코드가 나왔고, 대화가 길어질수록 AI는 앞에서 정한 것들을 슬슬 잊어갔다. 팀에서 같이 쓰기 시작하니 문제는 더 커졌다. 사람마다 쓰는 방식이 달랐고, 결과물의 품질도 들쑥날쑥했다."AI를 제대로 쓰는 방법"이 없었다. 그냥 각자 느낌대로, 바이브 코딩을 하고 있었던 것이다.바이브 코딩의 한계바이브 코딩(Vibe Coding)이란 명확한 계획 없이 AI에게 즉흥적으로 프롬프트를 던지며 개발하는 방식이다. 빠르게 결과물을 볼 수 있다는 장점이 있지만, 규모가 커질수록 문제가 드러난다. 맥락을 잃는다. AI는 대화가 길어지면 앞서.. [Claude] Discord에서 개발하기 Claude Code Channels라는 기능이 2026년 3월 20일에 출시됐다. Discord나 Telegram에서 메시지를 보내면 로컬 Claude Code 세션이 반응하는 방식이다. 폰에서 Discord로 명령 보내고, 결과를 Discord로 받는다. 직접 연결해보면서 겪은 것들을 정리한다. 정식 기능으로 추가가 되어서 기쁘다.https://code.claude.com/docs/en/channels#discord Push events into a running session with channels - Claude Code DocsUse channels to push messages, alerts, and webhooks into your Claude Code session from an MCP .. [Claude] Claude Code Custom Commands Claude Code 쓰다 보면 /help나 /clear 같은 기본 슬래시 명령어들은 금방 익숙해지는데, 사실 이것보다 훨씬 유용한 기능이 있습니다. 바로 명령어를 직접 만들 수 있다는 건데요, 저는 이걸 알고 나서 반복 작업이 확 줄었습니다. 아래 강의를 참고했습니다 :Dhttps://anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action/303234 Claude Code in ActionIntegrate Claude Code into your development workflowanthropic.skilljar.com 폴더 구조부터 잡기방법 자체는 단순합니다. 프로젝트 루트에 있는 .claude 폴더 안에 commands 디렉터리를 만들고, 거기에 마크다운 파일을 넣으면 됩니.. [Claude] Claude를 잘 써보자. 기본 명령어로... AI 코딩 도구를 쓰면서 이런 경험 해본 적 있으신가요? 분명히 Claude한테 열심히 설명했는데 결과물이 기대와 다르거나, 뭔가 엉뚱한 방향으로 흘러가는 경우요. ... 사실 이건 Claude가 똑똑하지 않아서가 아닙니다.쓰는 사람이 문제 입니다. (like 나) Claude를 잘 쓰는 사람과 그렇지 않은 사람의 차이는 생각보다 명확합니다.팀에 계신 AI 척척박사 선배님이 사용하는 방식만 봐도, 프롬프트 작성법부터 많이 다르다는 것을 느꼈습니다. ㅠ^ㅠ그래서...아래 강의 내용을 정리를 해보려고 합니다. https://anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action/303236 Claude Code in ActionIntegrate Claude Code into your.. 이전 1 다음
