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코드 생성 추천기 개발 일지

2025년 3월 11일

오늘 LangChain 기반 코드 생성 추천기의 기본 구현을 완료했습니다.

성과

• RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템 구현
• 메모리 기반 벡터 저장소 연동
• 마크다운 형식의 코드 추천 및 diff 뷰 기능 추가
• 코드 청크 유사도 점수 표시 기능

배운 점

• 아무렇게나 만들어도 RAG 를 해온다.
• 유사도가 생각보다 그렇게 원하는대로 작동하지는 않는다.
• 오늘은 기본을 만들었으니 내일은 성능 업데이트를 해봐야겠다.

개선 필요 사항

• 유사도 검색 성능 개선
• 코드 청크 사이즈 최적화
• 프롬프트 템플릿 튜닝
• 더 정확한 코드 추천을 위한 컨텍스트 제공 방식 개선

다음 작업 계획

• 문서 임베딩 모델 변경 검토 (OpenAI ada → 더 성능 좋은 모델)
• 코드 청크 분할 알고리즘 개선
• 유사도 점수 가중치 조정
• 프롬프트 엔지니어링 실험

2025년 3월 12일

성과

• 다중 모델 지원 기능 추가 (GPT-4o, GPT-o3-mini, GPT-o1)
• 탭 인터페이스를 통한 모델별 결과 비교 기능 구현
• LangChain 의존성 최신화 (@langchain/core, @langchain/openai 사용)
• GPT-o1 모델 비활성화 기능 구현 (비용 절감)
• 추가/삭제 코드에 대한 시각적 차별화 개선

배운 점

• 모델을 여러개해도 가져오는 값이 비슷하면 결과는 비슷했다.
• 청크 사이즈를 기본으로 해도 의워로 잘 만든다.
• o1 은 돈 너무 많이 쓴다.

개선 필요 사항

• 모델별 성능 및 비용 효율성 비교 분석
• 청크 사이즈 최적화 추가 실험
• UI/UX 개선 및 사용자 피드백 수집

다음 작업 계획

• 더 효율적인 벡터 저장소 방식 검토 (파일 기반 저장 등)
• 다양한 임베딩 모델 테스트
• 사용자 정의 모델 설정 기능 구현
• 코드 변경 적용 기능 검토

2025년 3월 13일

성과

• 고급 설정 패널 기능 추가 (항상 표시되도록 개선)
• 청크 크기 및 오버랩 설정 사용자 정의 기능 구현
• 유사도 검색 결과 개수 설정 기능 추가
• 모델 상태 표시 패널 개선 (별도 섹션으로 분리)
• 비활성화된 모델(GPT-o1)의 시각적 표시 개선 (취소선 및 회색 텍스트)
• 모델 상태 표시 도트의 색상 구분 기능 추가

배운 점

• 사용자 설정이 localStorage에 저장되면 페이지 새로고침 후에도 유지된다.
• UI/UX 개선은 사용자 경험에 큰 영향을 미친다.
• 시각적 표시(취소선, 색상 등)가 직관적인 상태 인식에 도움이 된다.
• 청크 적정크기로 2000, 오버랩 500 을 추천 받음 링크

개선 필요 사항

• 다양한 모델 설정에 따른 성능 테스트
• 코드 청크에 대한 더 세밀한 가중치 조정 방법 연구
• 모바일 환경에서의 UI 최적화

다음 작업 계획

• 코드 추천 결과의 정확도 평가 기능 추가
• 사용자 피드백 수집 및 반영 시스템 구현
• 서버 리소스 사용량 최적화
• 더 다양한 LLM 모델 지원 검토