AI 엔지니어로서 당신은 반드시 이 프로젝트들을 구축해야 합니다.

실제 프로덕션 환경의 AI를 출시할 수 있음을 증명하는 시스템들입니다.

1.) 인용 기능이 포함된 프로덕션 RAG (Production RAG with Citations)
페이지 번호를 인용하고, 하이브리드 검색 (hybrid search), 재순위화 (reranking), 그리고 그라운딩 (grounding)을 구현하는 PDF Q&A 봇.
스택: LangGraph + SQLite-vec + cross-encoder.

2.) 비용 최적화 모델 라우터 (Cost-Optimized Model Router)
쿼리의 복잡도에 따라 저렴한 모델 또는 비싼 모델로 쿼리를 라우팅하고, 요청당 지출을 추적하는 시스템. 스택: LiteLLM + Prometheus + 커스텀 라우터 (custom router).

3.) 멀티 에이전트 연구 시스템 (Multi-Agent Research System)
합의 로직 (consensus logic)과 인간 승인 게이트 (human approval gates)를 갖춘 감독자 (Supervisor)가 연구자 (researcher), 작성자 (writer), 팩트 체크 담당자 (fact-checker)를 조정함.
스택: CrewAI + 감사 추적 (audit trail).

4.) 자동화된 평가 하네스 (Automated Eval Harness)
모든 배포 전에 100개 이상의 골든 테스트 케이스 (golden test cases)를 실행하여, 회귀 (regressions)를 차단하고 품질 트렌드를 추적함.
스택: DeepEval + RAGAS + LangSmith.

5.) 실시간 관측성 대시보드 (Real-Time Observability Dashboard)
분산 트레이싱 (Distributed tracing), 요청당 비용, 지연 시간 백분위수 (latency percentiles), 에러율, 이상 징후 알림.
스택: OpenTelemetry + Grafana + Prometheus.

6.) 보안 가드레일 미들웨어 (Security Guardrail Middleware)
프롬프트 인젝션 (prompt injection) 탐지, 개인정보 (PII) 삭제, 출력 필터링, 속도 제한 (rate limits) 적용, 샌드박스 실행 (sandboxed execution).
스택: Guardrails AI + 커스텀 규칙 (custom rules).

7.) 로컬 우선 개발 환경 (Local-First Development Environment)
Ollama + SQLite-vec + FastAPI, API 비용 제로, 오프라인 테스트, 프로덕션 아키텍처 미러링.
스택: Ollama + LanceDB + Docker.

8.) 스트리밍 코파일럿 UI (Streaming Copilot UI)
실시간 토큰 스트리밍, 낙관적 UI 업데이트 (optimistic UI updates), 지연 시 우아한 성능 저하 (graceful degradation), 에러 복구.
스택: Next.js + Vercel AI SDK.

9.) LoRA를 활용한 파인튜닝 파이프라인 (Fine-Tuning Pipeline with LoRA)
데이터셋 준비, 인스트럭션 튜닝 (instruction tuning), DPO 정렬 (DPO alignment), 전후 평가, 파괴적 망각 (catastrophic forgetting) 방지.
스택: PEFT + Hugging Face.

10.) 멀티 테넌트 SaaS 에이전트 (Multi-Tenant SaaS Agent)
사용자 격리 (User isolation), 테넌트별 속도 제한, 사용량 기반 과금, 데이터 파티셔닝, 감사 추적.
스택: Supabase + Stripe + LangGraph.

11.) AI 시스템을 위한 CI/CD (CI/CD for AI Systems)
GitHub Actions, 자동화된 테스트, 카나리 배포 (canary deployments), 품질 저하 시 자동 롤백, 피처 플래그 (feature flags).
스택: GitHub Actions + ArgoCD.

12.) 대규모 벡터 데이터베이스 (Vector Database at Scale)
하이브리드 검색 (Hybrid search), 메타데이터 필터링 (metadata filtering), 임베딩 캐싱 (embedding caching), 인덱스 최적화 (index optimization), 백업/복구 절차 (backup/recovery procedures).
스택: Qdrant 또는 Weaviate.

13.) 에이전트 메모리 시스템 (Agent Memory System)
단기 버퍼 (Short-term buffers), 장기 회상 (long-term recall), 컨텍스트 압축 (context compression), 세션 간 동기화 (cross-session sync), 메모리 제거 정책 (memory eviction policies).
스택: Redis + 벡터 DB.

14.) 프로덕션 추론 서버 (Production Inference Server)
vLLM 또는 SGLang 배포 (deployment), KV 캐시 최적화 (KV cache optimization), 연속 배칭 (continuous batching), 양자화 (quantization), 부하 분산 (load balancing).
스택: vLLM + Kubernetes.

15.) 휴먼 인 더 루프 워크플로우 (Human-in-the-Loop Workflow)
불확실성 탐지 (Uncertainty detection), 승인 UI (approval UI), 일시 중지/재개 로직 (pause/resume logic), 검증된 컨텍스트 (validated context), 전체 감사 추적 (full audit trail).
스택: LangGraph + 커스텀 UI.

16.) 에이전틱 자동화 파이프라인 (Agentic Automation Pipeline)
웹훅 (Webhooks), 비동기 실행 (async execution), 멱등성 (idempotency), 데드 레터 처리 (dead-letter handling), 지수 백오프를 적용한 재시도 로직 (retry logic with exponential backoff).
스택: FastAPI + Celery.

17.) 도메인 특화 벤치마크 (Domain-Specific Benchmark)
법률, 의료, 금융 또는 코드를 위한 평가 스위트 (eval suite) 구축. 공개 리더보드, 커뮤니티 채택.
스택: Custom + pytest.

18.) 오픈 소스 기여 (Open Source Contribution)
LangGraph, CrewAI 또는 LlamaIndex 확장. 버그 수정, 기능 추가, 문서 작성, 벤치마크 게시.
스택: 자유 선택.

즐거운 빌딩 되시길...

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