모델보다 먼저 문제의 구조와 데이터의 한계를 봅니다.
Kunho Pro
생각하는 시스템을 설계합니다.
LLM, RAG, AI Agent에 관심을 두고 복잡한 정보를 더 정확하게 찾고, 이해하고, 실행하는 방법을 실험합니다.
Designed for
LLM, RAG, Agent
논문, 실험, 재현 가능한 파이프라인을 빠르게 연결합니다.
성능 지표가 실제 사용 흐름에서 의미를 갖도록 다듬습니다.
Core architecture
생각은 깊게. 출력은 선명하게.
Pusan National University에서 데이터와 머신러닝을 공부하며, LLM과 RAG, AI Agent를 중심으로 검색 증강 생성 파이프라인과 자동화된 추론 흐름을 만들고 있습니다.
RAG
LLM
Monitoring
AI Agent
Built-in apps
대표 프로젝트.
Financial RAG System
공시 PDF를 읽고 답하는 하이브리드 RAG.
ColPali · BM25 · BGE-M3 · Gemini Vision 자세히 보기Customizing LoRA
Stable Diffusion을 LoRA로 스타일 적응시키고 실험 조건을 비교.
LoRA · Stable Diffusion · Diffusers · PEFT 자세히 보기Retail Demand Forecasting
매장과 상품 단위의 수요를 예측하는 재고 최적화.
TFT · XGBoost · Safety Stock 자세히 보기Telco Churn Prediction
고객 이탈 예측부터 드리프트 모니터링까지.
XGBoost · Evidently AI · Retraining 자세히 보기Personal mode
꾸준함이 기본 사양입니다.
배운 것을 집요하게 기록하고, 스스로 납득할 수 있을 때까지 아키텍처를 파고듭니다. 눈에 보이는 화려한 인터페이스보다, 시스템의 밑단에서 단단하게 중심을 잡는 최적화된 구조를 선호합니다.
Technical specifications
Kunho 사양.
- Model
- 장건호 · AI Researcher
- Born
- 2003.12.18
- Physical Spec
- 192cm
- Core stack
- Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn
- Interested in
- LLM, RAG, AI Agent, Machine Learning Systems