디지털 트윈에게 말을 걸다 — MCP 서버를 0→1로
자체 챗봇 대신 MCP 서버로 먼저 출시하며 AI 데모를 실제 제품으로 바꾼 설계와 운영의 기록.
AI Engineer · Technical PM
AI를 데모에서제품으로 만듭니다.
3D Computer Vision에서 LLM·MCP까지.
연구와 제품 사이의 간극을 메우며 배운 것을 기록합니다.
BUILDAISHIP
LLM3D CVMCPRAG37.5665° N126.9780° E
50%
LLM 비용 절감
66%
Text2SQL 지연 단축
90→10%
핵심 에러율 개선
5년+
3D CV · ML 경험
Featured series · 01
AI를 데모에서 제품으로
LLM 제품의 출시, 라우팅, 평가까지.
프로덕션에서 부딪힌 문제와 선택의 기록.
하나의 프롬프트로는 안 됐다 — LangGraph Multi-Agent 라우팅
RAG와 Text2SQL 질문을 Router, Worker, Synthesizer로 나누고 실패를 추적 가능하게 만든 설계.
70%짜리 검색으로 90%짜리 경험을 만드는 법
정체된 RAG precision 대신 확신에 찬 오답 경험을 문제로 다시 정의하고, 출력 설계와 LLM-as-judge로 품질을 관리한 방법.
같은 문서를 동시에 고치면 무슨 일이 생길까 — OT, CRDT, 그리고 제3의 길
Google Docs의 OT, Yjs의 CRDT, Figma와 Notion의 공개 아키텍처를 통해 실시간 협업 편집이 충돌을 다루는 원리를 살펴봅니다.
About
좋은 모델보다,
끝까지 작동하는 시스템을.
서울대에서 Machine Learning을 연구했고, Cupix에서 3D Computer Vision과 LLM 제품을 만들고 있습니다. 기술적 깊이와 제품적 판단이 함께 필요한 문제를 좋아합니다.
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