#Jarvis
총 9편
서버 한 대짜리 개인 시스템의 자동 복구와 DOP-C02
봇이 죽으면 watchdog가 되살리고 연달아 실패하는 작업은 서킷브레이커가 끊는 개인 시스템의 자동 복구를, AWS DevOps 자격증(DOP-C02)의 무중단 배포·자동 복구와 비교해 정리했습니다.
자작 RAG와 Bedrock Knowledge Base 비교
날짜만 물으면 엉뚱한 달을 꺼내오던 자작 RAG를 BM25로 고친 경험을, AWS Gen AI 자격증(AIP-C01)이 다루는 Bedrock Knowledge Base와 청킹·검색·비용 기준으로 나란히 놓고 정리했습니다.
LLM 답변이 중간에 잘릴 때 확인할 max_tokens
프롬프트로 "N자 이내"를 요청해도 답변이 길거나 문장 중간에서 끊기던 원인을 토큰과 max_tokens 기준으로 찾아간 기록입니다.
AI 에이전트의 "완료했습니다"를 믿지 못해 검증을 분리한 이유
AI 에이전트가 작업을 끝냈다고 보고했지만 실제로는 미완인 일이 세 번 반복되어, 검증을 에이전트 밖으로 떼어낸 과정을 적었습니다.
LLM 비용 절감을 위한 질문 난이도별 모델 라우팅
모든 응답에 최상위 모델을 쓰던 AI 집사를 질문 난이도로 나눠 모델 티어에 배정한 과정과, 감정 대화에서 품질이 깨졌던 경험을 적었습니다.
RAG 하이브리드 검색 BM25와 벡터
벡터 검색만 쓰던 RAG가 날짜와 장소명에서 틀리는 것을 BM25를 함께 돌려 고친 과정과 아직 남은 한계를 적었습니다.
백엔드 개발 자의 AI 비서 만들기 (3편)
AI 비서에 장기 기억을 붙이려고 대화 전체 붙여넣기와 MEMORY.md 요약을 거쳐 LanceDB 벡터 검색까지 간 과정과 한계를 적었습니다.
백엔드 개발자의 AI 비서 만들기 (2편)
Discord 메시지가 Node.js 봇, Nexus MCP, claude -p를 거쳐 응답이 되기까지의 흐름과 채널을 11개로 나눈 이유를 정리했습니다.
백엔드 개발자의 AI 비서 만들기 (1편)
당근마켓에서 산 맥미니와 Anthropic의 서드파티 연결 금지 공지가 겹쳐서, Discord로 쓰는 AI 비서를 직접 만들게 된 과정을 적었습니다.