📌 Tech Stack: Python (Flask), LangChain, Gemini API, FAISS, PostgreSQL, Docker, Swagger

• AI 챗봇 백엔드 개발: LangChain + FAISS 기반 벡터 검색 및 최적화
• 프롬프트 엔지니어링: AI의 문맥 유지, 출처 제공 기능 개선
• API 개발 및 문서화: Flask-RESTX 기반 백엔드 구축 + Swagger 도입
• 배포 및 환경 설정: Docker 컨테이너화 + AWS RDS 활용

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🏗️ Inflow Chat 개발 회고: 사내 문서 기반 AI 챗봇을 만들며

📌 프로젝트 개요

지난 한 달 동안, Rikkei에서 진행한 인턴십을 통해 사내 문서 기반 AI 챗봇인 Inflow Chat을 개발했다.
관리자가 PDF, DOCX, Weblink를 업로드하면 문서를 분석하고 벡터화하여 저장하고, 사용자는 챗봇을 통해 질문을 하면 벡터 DB(FAISS)를 활용하여 관련 문서를 찾아 LLM(Gemini API)를 통해 답변을 생성하는 구조다.

🎯 기술 스택

• Backend: Flask
• AI/LLM: LangChain, Gemini API
• Vector DB: FAISS
• Database: PostgreSQL (AWS RDS)
• Container: Docker

💡 내 역할

• 문서(웹 링크) 파싱 및 벡터 DB 저장 (BeautifulSoup, FAISS, PostgreSQL)
• 사용자 질문을 벡터화하고 관련 문서를 검색하는 시스템 구축 (LangChain, FAISS)
• LLM(Gemini) 기반 응답 생성 및 프롬프트 최적화 (프롬프트 엔지니어링)
• 사용자 채팅 기록(최근 10개 질문) 저장 및 문맥 유지 기능 추가 (PostgreSQL, Flask)
• 벡터 DB 성능 최적화를 위한 청크 사이즈 실험 (LangChain, similarity_search_with_score)
• 협업 환경 세팅 (Docker 컨테이너화, GitHub 브랜치 전략 도입)

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🚀 인턴 회고 - 명확한 기획과 요구사항, 그리고 협업의 가치

🎯 애자일 스크럼 방식의 개발 경험

이번 인턴십에서는 애자일 스크럼 방식으로 프로젝트를 진행했다.
PM과 PO가 체계적으로 Task를 관리해준 덕분에,
✅ 내가 지금 무엇을 했고, 하고 있고, 할 것인지 명확하게 파악할 수 있었다.

이전의 팀 프로젝트에서는 기획 단계부터 참여했다.

• 문제 상황을 분석하고, 페인포인트를 정의하고, 솔루션을 구상하는 과정에서부터 시작.
• 그리고 그 기획에 맞춰 개발을 진행.

하지만 회사는 달랐다.

• 회사에서는 이미 기획과 요구사항이 명확하게 정의되어 있었다.
• 이 문서를 바탕으로 시스템을 설계하고, 개발해야 했다.

📌 System Requirements (시스템 요구사항)

• User Types, Authentication, Employee Interface, Admin Interface

📌 Technical Requirements (기술 요구사항)

• Architecture, Deployment, Code Management, Security, Performance, Streaming

이 문서를 분석하며, 필요한 기능을 도출하기 위해 Use Case를 고려하고 Use Diagram을 그렸다.

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📚 소프트웨어 설계 - 이론과 실무의 차이

💡 소프트웨어 설계 과목에서 배운 경험

인턴을 오기 직전 학기에 소프트웨어 설계 과목을 수강했다.
정말 흥미로웠던 수업이었고, 커리어를 이쪽으로 키워가고 싶다는 생각이 들 정도로 재미있었다.

그때 진행한 기말 프로젝트:

• 특정 소프트웨어를 선택하여 Use Case 작성 → Use Diagram, Class Diagram, Sequence Diagram 설계.
• 교수님을 5번 넘게 찾아가며 질문하고, 정말 미친듯이 열심히 공부했다.
• 발표와 실습 모두 1등! 당연히 A+

하지만 과제를 하면서 가장 혼란스러웠던 것은 명확한 요구사항이 없었다는 것이었다.

• 내가 직접 기획한 프로젝트를 기반으로 설계를 하다 보니,
• 내가 생각하는 방향이 맞는지 확신이 없었다.
• 프로젝트 초반에는 "신체 리듬에 맞춘 게임"이었지만, 끝에 가서는 "맥박과 혈압 기반 게임"이 되어버렸다.

이 경험을 통해 명확하지 않은 요구사항은 시스템 설계에서 혼동을 일으킬 수 있다는 점을 깨달았다.

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🛠️ 명확한 요구사항이 주어진 환경에서의 개발

인턴십에서는 이전의 팀 프로젝트와는 다르게, 명확한 기획과 요구사항이 있었다.

• 기획 문서를 분석하면서 필요한 기능을 도출하고,
• Use Case를 정리하고, Use Diagram을 작성하며 기능을 리스트업했다.

개인 프로젝트에서 혼자 기획부터 했던 경험과 비교하면, 너무나도 명확한 프로세스였다.

📌 실제 경험한 User Validation 과정

• 설계한 기능과 Use Diagram을 멘토 및 PO와 함께 검토하며 Validation을 받았다.
• 소프트웨어 설계 과목에서 배운 개념을 실무에서 적용하는 순간이었다!
• 배운 개념을 직접 활용한다는 것이 두근거렸고, 나의 설계가 긍정적인 평가를 받은 것도 기뻤다.

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🤝 팀 미팅에서 회의의 목적을 상기하다

💡 회의에서 의견 차이가 발생했던 순간

• 우리는 Wire Frame과 User Flow를 검토하는 회의를 진행하고 있었다.
• 하지만 갑자기 팀원 중 한 명이 UI 디자인을 논의하기 시작했다.
  • 버튼 모양은 Square vs Round?
  • 색상은 Red vs White?
• 이 회의의 목적과 다소 벗어난 논의였다.

나는 개발팀 소속이었기 때문에,
UI 설계보다는 시스템 동작과 데이터 흐름을 확인하는 것이 목적이라고 생각했다.
하지만 바로 의견을 제시하는 것이 아니라,
📌 먼저 PO에게 내 입장을 간략하게 전달했다.
📌 그리고 UI를 논의하던 팀원에게 조심스럽게 "회의의 목적을 다시 한번 생각해보자"고 제안했다.

📌 결과:
✅ 팀원도 내 의견에 동의했고, 회의가 원래 목적대로 진행되었다.
✅ 상대방의 의견을 존중하면서도, 회의 목적을 상기시키는 커뮤니케이션의 중요성을 배웠다.
✅ 상대방이 기분 나쁘지 않게 내 의견을 전달하는 방법을 고민하는 것이 중요하다.

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📂 체계적인 프로젝트 관리 - WBS, Gantt Chart 활용

📌 전문적인 프로젝트 관리 경험이 가장 인상적이었다.

• PO가 요구사항 명세서를 참고하여 WBS(작업 분류 구조)와 Gantt Chart(일정 관리 차트)를 생성.

✅ WBS (Work Breakdown Structure)

• 모듈별로 Use Case가 명세화되어 있어, 한눈에 보기 편했다.

✅ Gantt Chart (간트 차트)

• 각 Task의 진행 상태, 예상 소요 시간, 담당자(PIC), 진행 여부를 시각적으로 확인할 수 있었다.

📌 Trello와 Teams를 활용한 협업

• Trello 보드를 통해 ToDo / Doing / Done 상태를 쉽게 관리.
• 혼동이 올 때마다 Gantt Chart와 Trello를 보면서 개발을 진행.
• 다른 팀원의 진행 상황을 실시간으로 확인하며, 이슈가 생길 경우 빠르게 도움 요청 가능.

이전 회사에서는 Jira를 사용했는데, 처음에는 칸반 보드나 백로그 개념이 어려웠다.
이번 인턴십에서는 Trello를 활용하면서 프로젝트 관리를 한층 더 쉽게 이해할 수 있었다.

📌 커뮤니케이션의 중요성

• 팀원 중 한 명이 자신의 Task 진행 상황을 명확하게 공유하지 않는 경우가 있었다.
• 나는 PO가 진행 상황을 빠르게 파악할 수 있도록 Teams에 지속적으로 업데이트했다.
• PO가 굳이 내 자리까지 와서 물어보지 않아도, 내가 진행하는 Task를 한눈에 볼 수 있도록 배려했다.

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📢 스크럼 & 데일리 미팅을 통한 피드백

• 매일 11시 데일리 미팅을 진행했다.
• 자신이 어제 무엇을 했고, 오늘 무엇을 할 것인지 공유.
• 멘토님들도 참여하여, 날카로운 질의응답을 통해 피드백을 제공.

💡 "왜?"라는 질문의 중요성

• 개발을 하면서 단순히 기능을 구현하는 것이 아니라, 왜 이렇게 설계했는지 설명할 수 있어야 한다.
• 멘토님들의 질문에 답변하면서, 내 코드와 설계에 대해 더욱 깊이 고민하게 되었다.

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🛠️ 자원이 제한된 환경에서 최적의 아키텍처 설계

📌 Local 환경에서 개발해야 한다는 제한 사항

• 나는 배포 및 클라우드 자동화에 관심이 많았지만, 초기 개발은 Local에서 진행해야 했다.
• 자원이 부족한 환경에서 가장 최적화된 아키텍처를 고민해야 했다.

📌 AI 모델 선택

• 처음에는 경량화된 모델을 직접 활용하려 했지만, 리소스 부족으로 Gemini API를 선택.

📌 기술 스택 결정

• 나는 Java Spring Boot 개발자지만,
• 팀원들의 개발 경험을 고려하여 Flask로 개발하는 것이 최선이라는 결론.

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✨ 배운 점 & 성장한 점

✅ 명확한 요구사항이 있을 때 개발이 훨씬 효율적이다.
✅ 커뮤니케이션이 프로젝트의 성공을 결정한다.
✅ 데일리 미팅과 피드백을 통해 나의 사고력이 확장되었다.
✅ 제한된 리소스에서도 최적의 기술 선택을 해야 한다.

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성장한 점과 태도에 대한 회고

• 도전을 두려워하지 않고 끊임없이 성장하려고 하는 자세

🚀 도전! AI 그리고 Flask, PostgreSQL

💡 새로운 역할, 새로운 도전

역할을 분배하기 위해 데일리 미팅에서 팀원들과 이야기를 나누었다.
그 자리에서 나는 "도전을 두려워하지 않고 오히려 좋아한다."
그리고 "Challenging한 Task 속에서 성장할 수 있다면 그것이 더 좋다." 라고 말했다.

AI를 다뤄본 적은 없었고, 이해도도 낮았다. 하지만 백엔드에서 AI를 구현하는 경험을 쌓고 싶었다.
결과적으로 나는 AI 기능을 구현하는 백엔드 개발을 맡게 되었다.
아직 모르는 것이 많았지만, 배워가면서 만들어 나가는 과정 자체가 나에게 큰 동기부여가 되었다.

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📌 공부는 셀프, 스피드는 생명

우리는 애자일 스크럼 방식으로 프로젝트를 진행했다.
📌 매일 데일리 리포트 작성 & 스크럼 미팅 진행
📌 매주 금요일마다 스프린트에 맞춰 데모 발표

AI 서버 역할을 맡은 이상, 매주 개발해야 하는 목록을 맞춰서 빠르게 개발하고 에러도 해결해야 했다.
내가 모르면 스스로 공부해야 했다.

Flask도 처음인데 AI 서버까지 구현해야 한다니..
그야말로 도전 그 자체였다.

퇴근 후, 서버 구현을 위한 AI 흐름을 이해하기 위해 논문을 읽고, 유튜브 강의를 보고, LangChain 공식 문서를 닳도록 읽었다.
한 2~3일 동안 죽어라 공부하니까 머릿속으로 그림이 그려졌다.
퇴근하고 밥 먹으면서도 계속 공부한 보람이 있었다.

☀️ 낮에는 빠르게 개발하고, 🌙 밤에는 공부하는 패턴을 반복했다.
이 과정 덕분에 결과물도 기간 내에 나왔고, 최적화 작업을 할 수 있는 시간까지 확보할 수 있었다.

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🔥 이번 인턴십에서의 성장과 배운 점

💡 AI 백엔드 개발자로서의 도전

• 새로운 기술을 접할 때 겁먹지 않고 적극적으로 배우려는 태도가 중요하다.
• AI를 처음 다뤘지만, 몰입해서 공부하면 결국 길이 보인다.

💡 빠른 개발 & 최적화의 균형

• 개발 속도도 중요하지만, 결국에는 최적화까지 고려해야 한다.
• 기간 내에 목표를 달성하는 것뿐만 아니라, 더 나은 성능을 고민할 여유까지 확보하는 것이 중요하다.

💡 스스로 성장하는 법을 배운 경험

• 책임감 있는 역할을 맡으면, 자연스럽게 성장하게 된다.
• 퇴근 후에도 스스로 공부하는 자세가 결국 나를 더 빠르게 성장시킨다.

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✨ 내 인턴십의 키워드: "성장" 그리고 "도전"

이번 인턴십을 돌아보면, 내 스스로의 키워드는 단연 "성장"과 "도전"이었다.
낯선 기술, 처음 다루는 도메인에서도 두려워하지 않고 부딪히며 성장했다.

지금 돌아보면, Flask도 처음이었고, AI 백엔드도 처음이었지만, 결국 해냈다.
그리고 그 과정에서 진짜 성장했다는 걸 느낀다.

🚀 "앞으로도 어떤 도전이 오더라도, 나는 성장할 준비가 되어 있다."

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🎯 인턴십을 마치며 - 느낀 점 정리

1️⃣ 멘토님께 감사 🙏

• 매일 진행된 데일리 미팅과 데모 미팅을 통해 지속적으로 관리 & 피드백을 주신 멘토님.
• 단순한 피드백이 아니라, "너는 더 Complete하게 할 수 있다. 더 잘할 수 있다." 라는 조언을 주시며 성장할 기회를 만들어 주셨다.
• 개발 속도가 빠르고, 커뮤니케이션 능력이 좋으며, 우선순위를 잘 정해서 일한다는 칭찬을 받을 수 있어 뿌듯했다.
• 데모 미팅 때는 내가 생각하지 못했던 이슈들을 캐치해서 지적해주셨고, 이를 통해 한층 더 성장할 수 있었다.

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2️⃣ 아쉬운 점 🤔

• 배포 & 인프라 경험 부족

  • 나는 자동화 배포나 클라우드 인프라에 관심이 많았지만, 이번 프로젝트에서는 Local 개발이 중심이었다.
  • 실제로 AWS나 GCP를 활용한 배포까지 경험해볼 수 있었다면 더 좋았을 것 같다.

• AI 모델을 직접 사용하지 못한 점

  • 처음에는 경량화된 AI 모델을 활용한 RAG 기반 시스템을 고려했지만, 리소스 문제로 외부 API(Gemini)를 사용해야 했다.
  • 직접 모델을 학습시키고 최적화하는 경험을 해보지 못한 것이 조금 아쉽다.

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3️⃣ 도전하고 성장한 나 자신이 대견하다 💪

• 처음 접하는 기술이 많았고, 도전적인 환경이었지만, 두려워하지 않고 부딪히며 성장했다.
• 영어 실력도 많이 늘었다!
  • 문서를 읽고 기술적인 내용을 이해하는 것이 훨씬 수월해졌다.
• 무엇보다, 도전을 두려워하지 않는 내 자세가 너무 멋졌다고 생각한다.
  • 모르는 것을 배우기 위해 깊이 파고들었고, 빠르게 습득하여 결과를 만들어냈다.
  • 인턴 기간 동안, "내가 생각보다 더 많은 것을 할 수 있구나" 라는 자신감을 얻었다.

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🚀 "앞으로 어떤 도전이 와도, 나는 해낼 수 있다."
🚀 "이번 인턴십을 통해, 나는 한층 더 성장한 개발자가 되었다."

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