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• [AI] 2단계: 모델 추론 성능 최적화
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• [AI] 3단계: 서비스 아키텍처 모듈화
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• [AI] 4단계: LangChain 기반 멀티스텝 AI 구현 검토
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• [AI] 5단계: RAG (Retrieval Augmented Generation) 적용 설계
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• [AI] 7단계: 서비스 인프라 확장성과 모니터링 설계
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• [AI] 8단계: 최종 통합 설계 및 회고
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• [AI] GPU 모델 추가 조사
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• [AI] LLM 평가 프롬프트 개선
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• [AI] LLM 프레임워크 비교 테스트
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• [AI] LLM을 통한 SLM 튜닝 리포트 생성 품질 평가 계획
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• [AI] vLLM vs. Ollama 성능 비교 테스트
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• [AI] 임베딩 모델 변경 근거 및 성능 테스트 보고서
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• [AI] 임베딩 방식 변경: 문장형 통합 임베딩 적용
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• [AI] 참고: LLM 모델의 GPU 서버 사용 근거
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• [AI] 프롬프트 버전관리
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• [BE] 4단계, 매칭 도메인
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• [BE] 4단계, 사용자 도메인
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• [BE] Spring Batch 테크스팩
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• [BE] 설계 문서
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• [CL] Big Bang 방식 수작업 배포 설계
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• [CL] CD(지속적 배포) 파이프라인 구축 설계
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• [CL] CI(지속적 통합) 파이프라인 구축 설계
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• [CL] Docker 컨테이너화 배포 설계
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• [CL] Kubeadm 오케스트레이션 배포 설계
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• [CL] Managed Kubernetes(EKS) 기반 배포 설계
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• [FE] 기술스택 선정
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• [FE] 성능 최적화 방안 설계
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• [FE] 유저 플로우 차트 작성
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• [FE] 프로젝트 도메인 테크스펙 작성
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• [FE] 프론트엔드 개발 표준 및 구조 설계
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• AI 서버 아키텍처 구축 보고서
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• API 설계 원칙 및 방식
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• BigBang 배포 구축 보고서
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• BigBang 배포 스크립트(*_deploy.sh)
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• 링크
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• 부하테스트 시나리오 1: 회원가입
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• 부하테스트 시나리오 2: 매칭 요청
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• 부하테스트 시나리오 3: 채널방 – 메세지 보내기
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• 부하테스트 시나리오 4: 채널방 – 메세지 수신
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• 부하테스트 시나리오 5: 채널 목록 조회
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• 사용자 정보 관련 ENUM 데이터
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• 채팅 도메인 ‐ SSE 도입 테크스펙
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• 커밋 컨벤션
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• 컨벤션 룰
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• 패키지 구조
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