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7일 빌드 플랜
로컬 메모 기반 AI 질의응답 데스크톱 앱
Electron과 TypeScript로 로컬 메모 앱을 만들고, Ollama 등 로컬 LLM과 벡터 임베딩을 연동해 내 메모를 기반으로 질의응답하는 프라이버시 중심 AI 비서를 구축합니다.
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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
데스크톱 앱 개발, 벡터 검색, 로컬 LLM 연동, 프라이버시 중심 아키텍처를 한 프로젝트에 모두 보여줄 수 있어 취업·프리랜서 포트폴리오로 강점
추천 도구
TypeScriptElectronNode.jsOllama벡터 DB (Chroma/Faiss)LangChain.jsSupabaseOpenRouter
따라 만들기 플랜
Day 1
Day 1: Electron + TypeScript 프로젝트 초기화, 기본 윈도우/메뉴 구성
기능 범위를 줄이고 데이터 구조를 먼저 정리하세요.
Day 2
Day 2: 메모 CRUD(생성/조회/수정/삭제) UI 및 로컬 스토리지(SQLite/JSON) 구현
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 3
Day 3: 메모 텍스트 임베딩 파이프라인 구축(청킹 → 임베딩 → 벡터 DB 저장)
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 4
Day 4: Ollama 로컬 LLM 연동, 질의 시 관련 메모 검색 → 프롬프트 구성 → 답변 스트리밍
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 5
Day 5: 채팅형 UI 추가, 히스토리 관리, 소스 메모 하이라이트/링크 표시
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 6
Day 6: 설정 화면(모델 선택, 임베딩 모델, 데이터 경로), 에러/로딩 UX 개선
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 7
Day 7: 패키징(빌드/인스톨러), README/시연 영상 작성, 포트폴리오 배포 준비
배포 후 README와 회고를 남기면 포트폴리오 완성도가 올라갑니다.