KDI — 2026-07-29
✅ 한 것 (Done)
최근까지 끝낸 작업. 결과물(노트·커밋·파일) 링크가 있으면 같이.
- 문서가 추가되면 벡터 DB에 성공적으로 반영되는 것을 확인하였고, 깃허브에 코드를 업로드하였습니다.
- LoRA 학습을 진행하였지만 기존의 사전학습 E5-small 모델보다 성능이 더 떨어져 원인을 분석하고 있습니다.
🔄 하고 있는 것 (Doing)
지금 붙잡고 있는 작업과 현재 상태 한 줄.
- 분석 결과 저는 Template 질의를 통해 모델 E5-small을 학습시켰는데, keyword를 이용한 질의 (예: {keyward}에 대한 내용을 알려줘, {keyward} 비용은 얼마야?)를 이용한 학습은 모델이 학습하기에는 너무 단순해서 질문과 답을 통째로 암기해버려서 새로운 데이터셋트에 대해서는 과적합이 발생하는 것을 확인하였습니다. 성능지표가 0.2도 나오지 않아서 매우 실망하였습니다.
📋 해야 할 것 (To-Do)
다음에 할 일, 급한 순서대로.
- Template 질의보다 더 어려운 질의를 구성하여 모델이 학습하기 어려운 내용으로 구성할 필요가 있습니다.
- 이제 시간이 촉박하기 때문에 개발 속도를 빠르게 하기로 하였습니다.
- [ ]
📍 어디까지 왔나 (진행 상황)
맡은 작업 기준으로 지금 위치. 퍼센트나 단계(설계/구현/검증)로.
| 작업 | 진행률 | 비고 |
|---|---|---|
| E5-LoRA 개선 | %50 | Keywards를 통한 학습 방법은 과적합을 야기한다. |
🧱 막힌 것 / 메모 (선택)
블로커, 기다리는 것, 나중에 볼 링크 등.
- Template 질의만 알고 있는데 다르게 학습시킬 수 있는 방안은 무엇인지 알아보아야 할 것입니다.