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7일 빌드 플랜
로컬 메모 기반 AI 질의응답 데스크톱 앱 (Local Memo QA Bot)
Electron과 TypeScript로 로컬 메모 앱을 만들고, Ollama 등 로컬 LLM과 벡터 임베딩(Chroma/Faiss)을 연동해 내 메모만으로 답변하는 프라이버시 중심 AI 비서를 구축합니다. 클라우드 없이 로컬에서 완결되는 RAG 파이프라인을 경험할 수 있습니다.
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완성 목표
작게라도 배포 가능한 MVP를 만들고 README에 문제 정의, 핵심 기능, 배운 점을 정리합니다.
추천 수준
중급 개발자가 7일 안에 따라 만들 수 있게 범위를 줄여 시작합니다.
포트폴리오 포인트
로컬 LLM 연동, 벡터 검색, Electron+React 데스크톱 앱 아키텍처, 데이터 프라이버시 설계를 한 번에 증명하는 차별화된 포트폴리오 아이템
추천 도구
TypeScriptElectronReactOllamaChromaDBLangChain.jsNode.jsSupabase
따라 만들기 플랜
Day 1
Day 1: 프로젝트 초기화(Electron + React + TypeScript), 기본 메모 CRUD UI 구현, 로컬 스토리지(SQLite/JSON) 연동
기능 범위를 줄이고 데이터 구조를 먼저 정리하세요.
Day 2
Day 2: Ollama 설치 및 로컬 모델(Llama3, Gemma 등) 실행 테스트, LangChain.js로 LLM 호출 래퍼 작성
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 3
Day 3: ChromaDB 임베딩 저장소 구성, 메모 작성/수정 시 자동 임베딩 및 벡터 저장 파이프라인 구축
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 4
Day 4: 유사도 검색 기반 컨텍스트 추출 → 프롬프트 구성 → LLM 스트리밍 답변 UI 연동
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 5
Day 5: 소스 인용(메모 제목/일자) 표시, 대화 히스토리 관리, 설정 창(모델/임베딩 모델 선택) 추가
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 6
Day 6: 패키징(electron-builder), 아이콘/메뉴/자동 업데이트 기초, README/시연 영상 준비
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 7
Day 7: 버그 픽스, 성능 최적화(임베딩 배치 처리), 포트폴리오용 문서화 및 GitHub 배포
배포 후 README와 회고를 남기면 포트폴리오 완성도가 올라갑니다.