개인 기술 블로그 플랫폼

Problem

블로그 글이 늘어나면서 방문자가 원하는 정보를 빠르게 찾기 어렵고, 단순 키워드 검색으로는 의미 기반 탐색이 불가능한 상황

Solution

블로그 글을 단락 단위로 청킹(제목/태그/날짜 prefix 포함) → OpenAI text-embedding-3-large(2000차원)로 벡터화 → pgvector HNSW 인덱스에 저장. 사용자 질문을 실시간 임베딩 변환하여 코사인 유사도 검색 후, 상위 청크를 LLM 시스템 프롬프트에 주입하는 RAG 파이프라인 구축

Result

방문자가 자연어로 블로그 콘텐츠를 대화형으로 탐색 가능. 유사도 0.3 임계값 필터링으로 무관한 결과 제거, 포트폴리오/이력서 데이터와 블로그 글을 컨텍스트 우선순위에 따라 동적 활용

Problem

키워드 검색만으로는 동의어/유사 표현을 놓치고, 벡터 검색만으로는 정확한 키워드 매칭이 약한 문제

Solution

키워드 매칭(PostgreSQL ILIKE, 40% 가중치)과 벡터 유사도(pgvector 코사인 거리, 60% 가중치)를 합산하는 하이브리드 스코어링 구현. 유사도 범위(0.15~0.65)를 0~100%로 정규화하여 직관적인 관련도 표시

Result

"Redis 캐시" 검색 시 키워드 일치 글 + 의미적으로 관련된 캐싱 전략 글까지 함께 검색. 관련 글 추천 기능에도 동일 엔진 활용

Problem

LLM 응답 완료까지 사용자가 빈 화면을 보며 기다려야 하는 UX 문제와, Llama 모델의 한국어 응답 시 CJK 문자 혼입 문제

Solution

Server-Sent Events 스트리밍으로 토큰 단위 실시간 전송. 30분 세션 윈도우 기반 대화 히스토리(최근 10개) 유지, CJK 한자/가나 서버사이드 필터링, 차단 키워드 관리, 방문자별 Rate Limiting(5회/분) 구현

Result

첫 토큰 즉시 표시로 체감 응답 속도 대폭 개선. 타이핑 인디케이터, 마크다운 렌더링, 이력서 다운로드 버튼 등 자연스러운 대화 UX 구현

Problem

이력서를 수동으로 PDF 변환해야 하고, 어떤 채용 채널에서 다운로드하는지 추적 불가

Solution

React-PDF로 데이터(resume.ts/portfolio.ts) 기반 이력서 PDF 동적 생성. 다운로드 시 출처(사람인, 원티드, 챗봇 등), 디바이스(desktop/mobile/tablet), 경로를 자동 기록. Telegram Bot으로 실시간 다운로드 알림

Result

데이터 수정만으로 PDF 자동 반영. 출처별/디바이스별 통계 대시보드로 채용 채널 효과 분석 가능. 챗봇 내 이력서 다운로드 버튼으로 전환율 향상

Problem

블로그 글, 노트, 문의, 채팅, 임베딩 등 다양한 기능의 관리가 분산되어 운영 효율이 낮은 상황

Solution

KPI 대시보드(오늘 방문자, 총 조회수, 글 수, 미읽은 문의), 글 관리(draft/published 토글, 소프트 삭제, 휴지통 복원), 채팅 관리(세션 브라우저, 통계, 모델 선택, 차단 키워드), 임베딩 상태 모니터링, 페이지뷰 분석을 단일 관리자 인터페이스로 통합

Result

전체 플랫폼 운영을 하나의 대시보드에서 관리. 일일 통계 Telegram 자동 리포트로 운영 모니터링 자동화