- 문제점
- 데이터 정제
- OpenAI 역할부여 학습
- AI 작동 방식 구성 어려움
- API 사용에 따른 높은 비용
- 해결
내가 구상한 AI는 사용자가 원하는 정보를 말하면 해당 데이터를 찾아 대화 형태로 제공하는 시스템이었다.
(도서관처럼 책을 저장하고 원하는 책을 꺼내서만 읽는? 느낌)
(그러나 내가 했던 방식은 모든 책을 꺼내서 읽는 방식인 거 같았다..)
처음에는 OpenAI 사용방법을 제대로 몰라서 관리자 페이지에서 모든 설정을 해야 한다고 생각했는데... 테스트를 해보니깐 이용료가 예상보다 훨씬 많이 나와서 좀 당황했다...
OpenAI를 효율적으로 사용하는 방법을 몰라서 초기에는 OpenAI 설정에 들어가 직접 학습시키고 설정하는 과정이 힘들었다. 내가 직접 학습시키려고 한 데이터의 양이 상당했기 때문에 학습 비용이나 토큰 그리고 학습 과정 자체에 많은 비용이 들었고... 그래서 좀 더 경제적인 방법을 찾아보기 시작했다.
그러다 해외 자료에서 랭체인에 대해 알게 되었고, 이와 관련된 해외 및 국내 자료를 유튜브 영상 등을 통해 찾아보며 공부했. 그 결과, 내가 원하는 방향성으로 소스 코드를 3시간 동안 수정하여 내가 구상했던 AI를 구성할 수 있었고, 이제는 백엔드를 통해 내가 원하는 서비스을 구현할 수 있게되어 흥미롭고 신난 감정이었다
게다가 스프링을 사용하여 파이썬코드를 실행할 수 있는 방법도 발견했다.
사실 장고로 구성하면 더 효율적인 프로젝트을 만들 수 있지만
장고을 배우는 시간투자와 추후 내가 만약 B플랜으로 취업을 한다면 스프링의 경험을 살려야 하기에
일부러 프레임워크를 스프링으로 체택했다.
추후 AI프로세싱 과정 및 서비스 제공방식에 대한 과정도 정리하여 올릴 예정이다 ㅎㅎ
이에 코드 관련된 글은 내일이나 내일모레쯤 올릴 예정
