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BlessFlow / BibleCard AI — 기술 포트폴리오

성경 묵상을 AI 이미지와 결합해 말씀카드를 만드는 웹 서비스. 기획부터 운영까지 1인 개발.

• biblecardai.blessflow.com
• 2025.04 ~ 현재
• 전체 플로우 데모

Cloudflare CDN → Edge Proxy → Next.js × 3 + FastAPI (통합 백엔드)
                                  Celery Worker, PostgreSQL + pgvector
                                  GPT-4o-mini, DALL-E 3, SeaweedFS

Hetzner 단일 서버에 k3s 10개 Pod.

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RAG 시스템

성경 31,102절을 OpenAI text-embedding-3-small로 벡터화하고 pgvector(IVFFlat)로 코사인 유사도 검색을 구축했습니다. 묵상을 작성하는 중에 관련 구절이 실시간으로 추천됩니다.

인기 2,296개 구절에 GPT-4o-mini로 6축 메타데이터(연령대/상황/절기/신앙생활/영적주제/감정)를 태깅했는데, 추천 결과가 들쭉날쭉해서 직접 큐레이션한 130개 구절로 전환했습니다. 자동화가 항상 답은 아니었습니다.

구축 비용 1.57달러 (일회성). 검색 비용 회당 0.00001달러

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LLM 파이프라인

사용자 묵상 → GPT-4o-mini가 프롬프트로 변환 → DALL-E 3가 이미지 생성.

스타일은 7가지(수채화, 사진, 유화, 일러스트, 라인아트, 스테인드글라스, 바로크) 중 선택. 200장을 직접 생성하고 검수하면서 프롬프트 원칙을 정리했습니다. 사람 얼굴 클로즈업은 AI 기형이 나오니 피하고, 추상적 표현은 시각적 은유로 바꾸는 식입니다.

AI 생성이 실패하면 이미지 풀에서 유사 이미지를 매칭하고, 그것도 안 되면 프론트 폴백 이미지를 씁니다. 3단계.

비동기 처리는 Celery + Redis. 대기열 위치를 실시간으로 보여줍니다.

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이미지 추천

208장 이미지 풀을 3축(의도/소재/분위기)으로 태깅하고, 묵상 텍스트에서 키워드를 추출해서 스코어링합니다.

구체적 소재가 언급되면 소재 가중치를 높이고, 추상적 묵상이면 의도와 분위기 가중치를 높입니다. 최근에 생성된 이미지는 감점해서 같은 이미지가 반복 추천되지 않게 했습니다.

AI로 만든 이미지는 자동으로 풀에 추가되어서, 사용자가 카드를 만들수록 추천이 나아지는 구조입니다.

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AdelieAI — 작은 LLM 페르소나 엔진 (오픈소스)

작은 LLM에 페르소나를 직접 훈련시켜 패키징하는 오픈소스 엔진을 2026년 4월에 공개했습니다. 게임 NPC, 브랜드 페르소나, 도메인 워커처럼 “캐릭터 유지”가 필수인 용도를 겨냥했습니다.

github.com/southglory/AdelieAI · 출시 회고

Qwen2.5-7B 베이스 위에 LoRA 어댑터를 60~120쌍 대화 데이터로 훈련합니다. 로컬 3090 한 장에서 25분 안에 한 캐릭터가 나오고, GGUF q4_k_m으로 양자화하면 4.4GB 단일 파일로 노트북 CPU에서도 추론이 됩니다. 학습 레시피, 가중치, RAG 그라운딩, 시스템 프롬프트를 .adelie 페르소나 팩 하나로 묶어서 게임이나 봇에 그대로 투입할 수 있습니다.

평가는 LLM-as-judge 하네스로 베이스와 이전 버전을 자동 비교합니다. 그 위에 EvalGardener라는 자기개선 5단계 루프(측정 → 전술 분석 → 전략 분석 → 생성 → Eval-Re)를 얹어 라운드마다 다음 작업 축(테스트 풀 확장, 프롬프트 강화, LoRA 학습, DPO, 베이스 교체)을 결정 매트릭스로 추천합니다.

DPO 학습용 데이터는 채팅 UI의 3티어 + dismiss 평점 위젯으로 직접 수확합니다. 같은 프롬프트에 좋은 응답과 나쁜 응답이 동시에 쌓이면 (chosen, rejected) 페어로 떨어져서 TRL DPOTrainer에 바로 들어갑니다.

HuggingFace에 두 형태로 공개했습니다.

• LoRA + FP16 (165MB, GPU): ramyun/adelie-qwen-roleplay-v2-lora
• GGUF q4_k_m (4.4GB, CPU): ramyun/adelie-qwen-roleplay-v2-gguf

라이선스는 코드 Apache 2.0, 가중치 Tongyi Qianwen v1(Qwen2.5 상속).

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AI Agent System Template 오픈소스 레포지토리 운영

여러 에이전트를 사용해서 프로젝트들을 진행할 때 에이전트 각자의 메모리에만 의존할 경우의 문제는 에이전트들이 서로의 워크플로우를 공유하지 못한다는 점입니다.

그래서 이 Agent System Template 프로젝트를 만들었습니다. 동적으로 봇에 의해 완성되는 이 시스템의 워크플로우 작업 문서는 한 에이전트의 메모리에 의존하지 않으며 에이전트들끼리 작업 워크플로우 진행상황을 분명하게 소통하는 과정을 거치며 명시적으로 기록해나갑니다.

또한 이 시스템은 개발자들 간 협업에도 도움이 됩니다. 각자의 워크플로우를 다른 개발자들과 공유할 때, 작업 흐름이 끊기지 않고 원활히 이어지게 됩니다.

마지막으로, 한 에이전트를 사용하더라도 에이전트가 메모리 바깥에서 명시적으로 자기의 태스크를 생성, 업데이트, 완료처리 하는 워크플로우가 여전히 관리하기에 유용합니다.

간단한 기능 설명은 아래와 같습니다.

• 여러 역할을 할당한 에이전트들을 턴제로 운영합니다.
• 에이전트끼리 채팅방에서 메시지를 주고받고, 봇이 메시지를 파싱해서 작업 보드를 자동으로 업데이트합니다.
• 에이전트는 채팅 메시지로만 변경 요청을 하고 봇이 중재해서 작업 보드를 업데이트합니다.

GitHub

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보안

묵상 텍스트는 AES-256-GCM으로 암호화해서 DB에 저장합니다. 공개 갤러리에서는 묵상 내용이 보이지 않습니다. 이용약관과 개인정보처리방침에도 명시했습니다.

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인프라

• k3s + Helm + ArgoCD (GitOps)
• GitHub Actions CI/CD — SSH로 서버 접속, docker build, k3s ctr images import (레지스트리 없이 배포)
• Sentry 에러 추적 + Discord Bot 알림
• PostgreSQL 15 + pgvector, Redis, SeaweedFS (S3 호환), Cloudflare CDN

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블로그 개발 로그

📄 블로그 모음 PDF

약 3년째 관심있는 분야의 개발이나 연구를 하며 경험한 것을 제 스스로 되돌아보고 찾아보기 위해 기록하는 블로그를 이어오고 있습니다.

다음은 최근 사이드프로젝트에 대한 관련 포스팅입니다.

BibleCardAI 전체 플로우 데모

구절 선택 → 묵상 작성 → 스타일 선택 → AI 이미지 생성 → 카드 완성까지의 전체 과정을 영상으로 정리했습니다.

31,102절 성경을 벡터로 — RAG로 묵상 도우미 만들기

성경 31,102절을 벡터 임베딩하고 pgvector로 시맨틱 검색을 구축하여, 묵상 작성 중 관련 구절을 실시간으로 추천하는 시스템입니다.

DALL-E로 200장 만들면서 배운 프롬프트 원칙

200장의 AI 이미지를 생성하고 검수하면서 정리한 프롬프트 원칙과 금지 목록, 7가지 스타일별 지시사항을 정리했습니다.

카톡처럼 성경 구절을 고르게 했다

66권 1,189장의 성경에서 원하는 구절을 쉽게 찾을 수 있도록 대화형 3단계 UI를 설계한 과정입니다.

만나에서 겨자씨까지 — 성경 세계관으로 토큰 설계

AI 생성 비용을 성경의 만나 이야기에서 착안한 토큰 시스템으로 설계한 과정입니다.