안녕하세요 퇴근후 주역기반 상담 AI 를 개발중인 직장인 바이브코더 입니다.
검증중 틀에박힌 답변을 해결하기 위해, 리포트, 상담, 저널의 3대 레이어를 완전히 리펙토링 하였습니다. 진행과정 공유하고자 합니다.
🛠️ My Vibe Coding Stack
- Local Dev: Mac Mini M4 Pro + Ollama + Docker Compose
- Database & Auth: Supabase Cloud (PostgreSQL 16 + pgvector)
- Model: Vertex AI Gemini 2.5 Flash
- Architecture Framework: Google ADK (google/adk-python)
- Deployment Target: Google Cloud Run + Vercel (Next.js 16)
- 문제상황 인식
주역 상담앱을 만들기전 가능성을 판단하기 위해 노트북 LM(현 제미나이 LM) 에 주역 관련 텍스트를 넣고 시험을 해본적이 있습니다.
LM 에서 괘 도출은. 불가하니, 가상의 괘 생성후 역시 가상사연과 함께 해석을 맡겼습니다. 무난한 해설이 가능하였습니다.
이전 버전의 해석사례를 LM에 넣고 답변을 평가해 보았습니다. 보통 AI가 긍정적으로 이야기하는데 그럼에도 불구하고 상당히 부정적인 답을 내놓더군요. 제가 느낀 위화감이 사실이라 판단하였습니다.
그래서 우선 리포트 부분을 수정하였습니다.
- 추가문제 발생 및 해결
제가 만든 상담앱은 고민입력->괘 도출 및 해석리포트 생성->리포트에 기반한 상담->성찰카드 제공, 이런 흐름입니다. 만약, 리포트 부터 문제가 있었다면 이후의 상황도 모두 문제가 될수 있습니다.
그래서, 상담부분도 수정이 필요했습니다. 대략 (1) 환각방지를 위한 강제 5턴 제한(사용자가 5번째 채팅을 진행시 종료후 상담에 대한 성찰카드 제공), (2) 하드코딩된 문구 제거후, 해석리포트에 기반한 상담, (3) 각 턴만다 역할부여(Turn 1 사전 리포트에서 도출된 핵심 메타포와 내담자의 사연을 첫인사로 결합 -> Turn 2 내담자 반응에 대한 공감, 맹점 또는 내면의 욕망 상기 -> Turn 3 해석리포트의 구절을 내담자의 상황에 적용 -> Turn 4 내담자의 성찰 유도 -> Turn 5 대화 종료 다짐카드 출력 ) 이런 식으로 수정을 진행하였고, 자기검증 과정을 추가 하였습니다.(이건 제대로 작동할지 잘 모르겠네요) 검증은 노트북 LM에 시켜보았습니다. 실제 사용자 피드백이 필요하겠지만 가장 비슷하게 구현할 수 있는 방법이라 진행하였습니다
- 저널에이전트 내실화
상담 종료시 내용을 요약한 저널리포트가 제공되었습니다. 이걸 내실화 하여 "성찰카드" 형식으로 제공하였습니다. 대화 중 짚어낸 깨달은 점(Aha-moment)과 실천 다짐(Action Pledge)을 구조화된 정보로 수집하여, 공유와 보관이 용이한 이미지 카드 레이아웃으로 렌더링 하였습니다.
대략 3일 정도 시간이 걸린듯 하네요.ㅎㅎㅎ
이제 짜잘한 편의성 개선, 그리고 크레딧 조정 같은 것들을 수정해보고자 합니다.
감사합니다!!!
깃허브 : https://github.com/casareborgia/IChing-AI-Consultant.git
사이트 : https://i-ching-ai-consultant.vercel.app/