AI 파이프라인 구축 중 예상치 못한 난관에 봉착최근 블로그 원고를 AI로 분할하고 다각화하는 파이프라인을 만들면서 황당한 경험을 했다.긴 글을 여러 숏폼 콘텐츠로 쪼개는 작업, 즉 맥락을 유지하며 핵심을 추출하고 재구성하는 건 LLM의 장기 기억력에 전적으로 의존한다.그런데 아무리 프롬프트를 튜닝하고 모델을 바꿔봐도 결과물의 퀄리티가 기대 이하였다. 맥락을 자주 놓치고, 중요한 세부 정보를 빼먹기 일쑤였다. 이건 AI의 능력 문제라기보다는, 뭔가 근본적인 설정 오류 같았다.Mac mini에서 로컬 LLM 돌리는데 왜 이러지? 🤯문제는 주로 여러 문서를 한꺼번에 종합해야 할 때 나타났다. 예를 들어 '블로그 → 숏폼 전환 전략'이라는 수십 페이지짜리 기획안을 통째로 넘겨주고, 이 중에서 유튜브 쇼츠, ..