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Han Sarang
01 AboutEngineering with intention

Building AI thatworks in the real world.

AI Engineer & Product Builder

LLM과 AI 기술을 실제 사용자가 경험하는 서비스로 연결하는 주니어 엔지니어입니다. 하이브리드 검색 기반 RAG 챗봇을 직접 설계·배포했고, 초기 AI 스타트업에서 LLM 대화 시스템의 제품·시스템 기획을 맡고 있습니다.

ProjectsGitHub
Ideas → Systems → Real-world useExplore the work

02 Featured Projects

Selected Work.

01 PROJECT / ENGINEERING & PRODUCT

ArchitectureFIG. 01

Hybrid Retrieval (Dense + BM25) → Context Construction → Response

PROJECT / 01

Buddybot

RAG-powered University Academic Assistant

대학생이 자연어로 학사 정보를 찾을 수 있도록 돕는 검색 증강 생성(RAG) 챗봇입니다.

PythonFastAPINext.jsChromaDBSentenceTransformersBM25DockerHugging Face SpacesVercel
Role
[역할 — 예: 개인 프로젝트, 설계·구현·배포]
Explore case study

03 Articles

Field Notes.

03 articles — tech notes

  1. 2026.09.181 min read

    FastAPI로 LLM 응답 스트리밍하기

    StreamingResponse로 토큰 단위 응답을 클라이언트에 바로 흘려보내는 방법을 정리합니다.

    FastAPIStreamingLLM
  2. 2026.08.271 min read

    RAG 청킹 기준 정리 노트

    청크 길이·오버랩·문서 구조가 검색 결과에 주는 영향을 정리한 노트입니다.

    RAGChunkingRetrieval
  3. [YYYY.MM.DD]2 min read

    Buddybot에 BM25를 더한 이유

    Dense 임베딩 검색에 BM25 키워드 검색을 결합한 과정과 그 판단 근거를 정리합니다.

    RAGBM25EmbeddingChromaDB

04 Experience

The path so far.

  1. [YYYY.MM — 현재]

    Industry

    AI Product / System Planning

    Early-stage AI Startup [회사명 공개 여부 결정]

    Responsibilities

    • LLM 기반 대화 시스템 기획
    • 캐릭터 컨텍스트 · 로어북 구조 설계
    • AI 기능 기획 및 명세
    • 제품 시스템 아키텍처 정리
    • 엔지니어링 등 유관 직군과의 협업

    Technologies

    LLM[도구·기술 입력]
    To write — Key contributions본인이 직접 정의·결정한 것 2–3가지. 회사 내부 지표나 비공개 정보는 제외하고, 산출물의 종류(정책 문서, 시스템 명세 등)와 결과를 적습니다.

05 Contact

Let’s build
what’s next.

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