KDI — 2026-07-24

✅ 한 것 (Done)

최근까지 끝낸 작업. 결과물(노트·커밋·파일) 링크가 있으면 같이.

프론트엔드는 로컬에서, 백엔드는 GCP VM에서 서버를 구동하여 개발 디바이스를 분리하고 데이터가 전송되는 것을 확인하였습니다. 팀원들만 사용해야 하므로 remote ssh 연결을 바탕으로 구현하였습니다.

🔄 하고 있는 것 (Doing)

지금 붙잡고 있는 작업과 현재 상태 한 줄.

임베딩 모델을 허깅페이스의 오픈소스 E5-small 모델을 사용중입니다. 프로젝트를 구동하면서 이 모델이 임베딩을 적절히 수행하고 있는지 의문이 들었고, 더 나은 임베딩용 모델은 없는지, 모델을 개선할 방법은 없는지 방안을 마련하고 있습니다. 이 모델은 적은 수의 가중치 갯수가 장점인 모델이므로, LoRA로 성능을 개선하고 양자화를 적용하여 더 빠른 속도로 Q&A시 Retrieval의 속도를 가속화시킬 방법을 모색하는 중입니다.

📋 해야 할 것 (To-Do)

다음에 할 일, 급한 순서대로.

QLoRA를 테스트하기 위해서는 기존의 데이터는 학습을 할 때 이용하고, 새로운 RFP 문서들을 기존의 문서들과 함께 임베딩하여 새로운 RFP문서들에 대한 질문으로 Retrieval을 테스트해야 합니다. 새로운 RFP 문서들을 찾는 중입니다.
새로운 RFP 문서들이 추출하고 인덱싱되기 위해서는 data_list.csv에 간략하게 문서가 필드에 맞게 작성되어 있어야 했습니다. 새로운 문서들에 대한 data_list2.csv 파일을 LLM을 사용하여 필드 구성을 맞춰서 작성하여 기존 프로젝트 코드를 재사용하여 벡터 db에 추가 임베딩할 방안을 마련할 것입니다.
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📍 어디까지 왔나 (진행 상황)

맡은 작업 기준으로 지금 위치. 퍼센트나 단계(설계/구현/검증)로.

작업	진행률	비고
E5-small 모델을 QLoRA를 이용해 개선하기	%20	어려움
다양한 모델을 테스트하는 환경을 구성하기 위해 새로운 RFP 문서들을 나라장터에서 구하고 data_list.csv에 내용을 추가할 방안을 마련하기	%70	data_list.csv 를 고쳤을 때 임베딩이 잘 수행되는지도 확인해야됨.

🧱 막힌 것 / 메모 (선택)

블로커, 기다리는 것, 나중에 볼 링크 등.

새로운 RFP 문서들을 나라장터에서 구하는 것은 어렵지 않았으나, data_list.csv가 꼬이지 않게 파이썬 코드를 추가해야하는 것이 중요합니다. flag를 통해 중복으로 작성되지 않는 방안을 마련하고있습니다.