- 전체 팀원 토의를 통한 하이브리드형(단계별 확장) 최적안 도출
- 데이터 수집/정제/벡터라이징 전략 수립
- Claude API 호출 구조 설계 (프롬프트, JSON 요청/응답)
- Phase 1-3 단계별 구현 로드맵 (2주/4주/6주)
- 성능 목표: 응답시간 5초→3초→2초, 정확도 70%→85%→90%
- 비용 최적화: Redis 캐싱으로 60% 절감 ($45→$18/월)
- 기술 스택: OpenAI Embedding + Pinecone + Claude 3.5 + Redis
- 하이브리드 검색: 벡터 70% + 키워드 30%
- 품질 검증 기준 및 운영 모니터링 전략 포함
🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)
Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
