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AI 논문 도구를 만들며 마주친 네 번의 갈림길
AI 논문 도구를 만들며 겪은 텍스트 파싱 오류, 백엔드 타임아웃, 벡터DB 부담 등 네 가지 갈림길을 정리했다.
사서의 짚기
텍스트 파싱, 백엔드 타임아웃, 벡터DB 부담 등은 개인용 AI 도구를 프로덕트 수준으로 다듬을 때 공통적으로 걸리는 장애물이라 실전 디버깅 사례로서 가치가 있습니다. 로컬 우선 AI 도구를 직접 만들려는 개발자라면 네 가지 갈림길에서의 선택 근거를 눈여겨볼 만합니다.
원문 발췌
논문 읽는 데 필요한 걸 한 화면에 모으고, 데이터가 노트북 밖으로 나가지 않는 나만의 도구를 만들자고 마음먹었습니다. 다단 구조 텍스트가 뒤섞이는 문제부터 백엔드가 조용히 멈추는 버그, 524 타임아웃, 무거운 벡터 데이터베이스까지, 프로덕트 개발 과정에서 맞닥뜨린 네 번의 갈림길에서 AI가 내놓은 가장 편한 답을 되돌려보내고 다른 길을 찾았던 기록입니다. 화면을 반으로 자르라는 답도, GPU를 늘리라는 답도, 그 자리에선 다 말이 됐지만 매일 쓸 도구에는 맞지 않았죠.