한주간 느낀점
이번주는 최종 프로젝트를 시작하였고 본격적인 기획에 들어갔다. 나의 조가 맡은 주제는 ERP 시스템의 인사 관리 시스템을 맡았다. 나같은 경우 회사를 다녀본적이 없어서 인사 관리 시스템을 사용해본 경험이 없었다.
그래서 인사 관리 시스템을 기획할 때 여러 가지로 모르는 것이 많아서 애를 먹었다. 전 기수들이 했던 HR 시스템(인사 관리 시스템)과 현재 나와있는 여러 시스템을 검색하여 찾아보았지만 모든 시스템들이 전부 비슷하다는 인상을 받았다.
새롭게 배운점
RAG
검색 증강 생성
R: Retrieval, 컴퓨터 시스템에 저장된 자료를 취득하는 것, 언어 모델이 가지고 있지 않은 정보를 가져오는 것
A: Augmented, Retrieval된 데이터를 LLM에게 주면서 "마치 이 정보를 아는 것 처럼"
G: Generation, 내가 가져온 데이터를 제공할 테니 아는 것처럼 답변을 생성하라
LangChain
대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발을 단순화하는 오픈소스 프레임워크
PDF 등의 자료에서 텍스트를 불러와서 가공(임베딩)하고 벡터 데이터베이스에 저장하도록 할 수 있음.
LLM에 입력되는 프롬프트를 관리하고 최적화할 수 있음.
특정 데이터 또는 문서를 가지고 질문에 답하는 애플리케이션을 만들 수 있음.
Keep
이번주에 최종 프로젝트에 도움을 주시는 멘토님과 멘토링 시간을 가졌다.
멘토님 덕분에 우리 조가 잘못알고 있던 정보가 무엇이었는지, 현업에서 인사 관리 시스템을 사용하는데 있어서 고충이 무엇인지 등을 알 수 있었다.
그리고 멘토님께서는 자동화 기능과 인사이트를 한눈에 볼 수 있는 대시보드, 데이터를 보여주는 것에 그치지 않고 어떤 것을 추천하는 기능을 만드는 것을 강조하였다.
멘토님 덕분에 프로젝트의 방향성을 잡을 수 있었다.
Problem
멘토님께서 강조하신 기능 중 자동화 기술과 특정 데이터를 가지고 무엇인가를 추천하는 기능은 어떻게 만들어야 할지 감이 잘오지 않았고 만든다 하더라도 AI를 사용해야 할 것같았다. 앞으로 이 기능을 어떻게 하면 만들 수 있을지 고민해야겠다.
Try
강사님께 AI를 사용한 기능에 대해 물어보았고 모델을 생성하고 학습하는 것은 할 수 없는 단계고 현재 있는 모델을 사용하여 기능을 개발하라고 하셨다 그리고 설명 과정에서 RAG라는 기술을 추천하셨고 주말에 이 기술을 공부해볼 예정이다.
다음주 계획 혹은 다짐
다음주에는 프로젝트 DDD와 ERD를 끝내고 개발을 시작하는데 무리가 없도록 기반 준비를 확실히 할 예정이다. 그리고 가능하다면 개발에 사용될 새로운 지식 등을 좀 더 공부할 계획이다.
