AI Engineering Notes

안녕하세요, Ryan입니다. 펌프·터보기계를 설계하다가 그 설계 과정 자체를 소프트웨어로 옮기는 일을 하고 있습니다.

요즘 가장 오래 붙잡고 있는 건 원심펌프 임펠러 설계 앱입니다. 블레이드 형상을 베지어 제어점으로 표현하고, 학습한 잠재공간에서 후보를 만든 뒤, 서로게이트 모델로 성능을 예측하고, 액티브 러닝으로 다음에 돌릴 CFD 케이스를 고릅니다. 여기에 설계 Copilot을 붙였습니다 — 목표를 말로 주면 액션 플랜을 세워 파라미터를 조정하고, 펌프 교재를 로컬 RAG로 인덱싱해 근거를 함께 보여줍니다. 인터넷 없이 도는 것이 요구사항이었던 탓에 설계가 꽤 달라졌습니다.

그 앞뒤로 만든 것들도 결이 비슷합니다. 펌프 성능 시험 데이터를 규격 허용오차로 판정하고 임펠러 트리밍 결과를 환산해 주는 분석 도구, QR 출결에서 시작해 재고·정산·문서 AI까지 붙어버린 사내 운영 시스템. 도메인 지식이 있는 자리에 모델을 어떻게 끼워 넣느냐가 늘 문제였습니다.

그래서 여기에는 모델보다 모델 주변 이야기가 많습니다. 평가 기준을 어떻게 잡았는지, 어떤 가드레일이 실제로 사고를 막았는지, 되돌린 결정과 돈만 태운 실험까지 같이 적습니다. 6개월 뒤의 제가 다시 찾아볼 수 있게 쓰는 게 목적이라 문장이 좀 건조합니다. 비슷한 곳에서 시간을 쓰고 계신 분이라면 건질 게 있을 겁니다.

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읽을거리

밖에서 읽은 것들. 제목을 누르면 원문으로 갑니다. (2026년 8월)

요즘

  • 하는 일 사내 문서 검색 어시스턴트의 평가 파이프라인을 다시 짜는 중입니다. 골든셋을 800건까지 늘렸습니다.
  • 보는 것 긴 컨텍스트가 검색을 대체할 수 있는지에 대한 논문들. 아직은 아니라는 쪽입니다.
  • 쓰는 것 Python, Postgres + pgvector, 그리고 생각보다 많은 SQL.

2026년 8월 기준. 가끔 갱신합니다.