안녕하세요 다들 잘 지내시죠? 그동안 바이럴리에서 정보 좀 얻으면서 로컬 LLM이랑 Ollama를 가지고 이것저것 만져보고 있었는데요. 이제 슬슬 본격적으로 자동화 프로젝트를 좀 키워보고 싶어서 경험 있으신 고수님들께 조언을 좀 구하려고요. 지금 자동화 봇을 위한 AI 백엔드를 만들고 있는데, Ollama로 모델 돌리는 것까진 좋지만 봇이 계속 캐릭터를 유지하면서 장기 기억까지 갖추게 하려니 생각보다 쉽지 않네요. 봇이 대화가 길어져도 일관된 성격을 유지하도록 만드는 게 정말 관건인 것 같아요. 그래서 아예 Ollama 외부에서 파이썬이나 타입스크립트로 프롬프트랑 데이터베이스 메모리를 직접 관리하는 구조로 넘어가려고 하거든요. 혹시 SQLite나 벡터 DB 같은 걸로 로컬 Ollama 모델에 대화 맥락을 계속 주입하는 시스템을 성공적으로 만들어보신 분 계실까요? 그리고 봇 캐릭터 유지할 때 다들 그냥 정교한 시스템 프롬프트를 쓰시나요, 아니면 아예 마음먹고 LoRA로 파인튜닝을 하시나요? 마지막으로 API 제어나 필터링 없는 로우 데이터를 뽑아내는 게 목적이라면 Ollama보다 더 추천할 만한 대체제가 있을지도 궁금해요. 혹시 로컬 모델 기반으로 나만의 스택을 직접 구축해보신 분 계시면 경험담 좀 공유해주시면 정말 감사하겠습니다!