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이번주 회고 AI 토이 프로젝트가 마무리 됐다.두번째 프로젝트까지 끝내니까 프로그램도 끝을 향하고 있다는게 실감이 된다.프로젝트를 진행하면서 느낀점을 간당하게 정리해봤다. - 잘한 점프로젝트 초반 부터 아키텍처 구조나 참고 문서 등 기본 골조를 잘 잡고 진행해서 일정 안에 순탄하게 프로젝트를 진행할 수 있었던 것 같다.일주일~열흘 안에 프로젝트 최소 요구 조건을 만족하고 이후 작업은 각자가 참여율을 높이고 싶으면 진행하는 걸로 하는게 꽤 효율적인 방법이었던 것 같다. - 배운 점RAG를 적용해서 LLM을 활용해 챗봇을 만들어보며 AI챗봇의 전체적인 구조를 파악할수 있었다. - 아쉬운 점 지피티 이용해서 작성한 코드 중에 완전히 습득하지 못한 내용이 꽤 있다. 이건 앞으로 더 공부하면서 익혀가야겠다...

이번주 회고 7월의 막바지에 접어들고 이제 슬슬 후반기 채용공지가 뜨고있다.아직 부족한 점도 많고 모든 일이 계획대로 완벽하게 진행되진 않았지만 이번 채용 시장에 도전해보려한다.하루 한 번씩 채용 정보를 찾아보고 이력서나 자소서를 준비하고 있다.사실 이미 떨어진 곳도 있는데 프로젝트 경험과 국가 공인 대회 수상 이력도 많이 가진 사람이나 몇년 유명 회사에서의 경력이 있지만 새로 지원했다던 사람도 떨어졌다는 소식을 들으면 아무 경력도 없는 내가 자꾸 초라해진다. 심지어 여기는 신입사원을 뽑는 것도 아니고 인턴 직이었는데! 요즘 취업 시장 정말 힘들구나 싶다. 그래도 내 자리 하나는 있지 않을까.. (없으면 머.. 다른 일을 하던지 돈은 벌어야지..) 진인사대천명이니까 최선을 다해봐야겠다.

이번주 회고 이전에 만들어봤던 챗봇 시스템을 좀 더 고도화해보기로 했다.문서 파일을 학습 시켜 행정처리에 대해 응답을 하는 AI서버와 요청과 응답을 출력하는 채팅 스타일의 웹페이지까지 만들어봤다. 1) Flask를 통해서 API시스템을 구성하는데 조금 어려움을 겪었다.AI서버에서 전달하는 응답의 형식을 웹서버에서 받지 못하는 걸 알고 형식을 통일했더니 성공적으로 출력된다.2) RAG(검색증강시스템)은 LLM의 답변 신뢰도를 높이기 위해 외부 문서를 참고하는 것이다. 학원의 행정 요청 메뉴얼을 외부 문서로 삼았다. !문제상황!이용자가 질문을 백터DB에 맡춰서 구체적으로 해야지 원하는 답변을 해준다.Client) 출석부 받고 싶어 / AI) I don't know.Client) 출석부를 받고 싶은데 행정문의..