피터의 개발이야기

ㅁ 들어가며 MSA 구조는 유연하고 확장성이 높다. 하지만 그만큼 복잡하다. 모듈 간 호출 흐름이 얽혀 있고, 장애 발생 시 근본 원인을 빠르게 파악하기 어렵다. 이런 구조를 효율적으로 분석하고 이해하기 위해선 명확한 접근 방식이 필요하다.그 해답이 문서 기반 지식 엔지니어링(Documentation-Driven Knowledge Engineering) 이다. ㅁ 왜 문서 중심인가? 코드는 진실이다. 하지만 항상 빠르게 이해할 수 있는 진실은 아니다. MSA 환경에서는 다음과 같은 문제가 자주 발생한다.서비스 구조가 머릿속에 들어오지 않는다.API 호출 경로가 명확하지 않다.장애 발생 시 관련 모듈을 찾기 어렵다.분석 시간이 오래 걸린다.이런 문제를 해결하려면, 각 모듈의 기능, 구조, API, 연동 ..

[AI] Peterica의 AI공부와 비젼 정리ㅁ 들어가며 ChatGPT를 기획자처럼 활용하려면, 프롬프트를 구체적이고 구조적으로 작성해야 한다. 아래는 효과적인 프롬프트 작성 방법과 실전 예시다. ㅁ 프롬프트 구조화의 기본 원칙역할(Role) 지정: ChatGPT에게 기획자, 비즈니스 컨설턴트, 프로젝트 매니저 등 원하는 역할을 명확히 부여한다.목표(Goal) 명시: 원하는 결과물(기획안, 아이디어, 전략 등)을 구체적으로 제시한다.맥락(Context) 제공: 프로젝트 배경, 시장 상황, 대상 고객 등 필요한 정보를 충분히 전달한다.지시사항(Instructions) 구체화: 어떤 방식, 어떤 형식, 어떤 항목을 포함해야 하는지 명확히 지시한다.제약조건(Constraints) 설정: 분량, 예산, 일정,..

ㅁ 들어가며 효율적인 백엔드 개발을 위해 문서 기반 개발(Documentation-Driven Development, DDD)과 AI 코딩 에디터 Cursor를 결합한 개발 방법을 소개한다. 이 방식은 개발의 명확성, 생산성, 협업 효율을 극대화한다. ㅁ 문서 기반 개발(DDD)란 지난 글, 문서 기반 개발(Documentation-Driven Development, DDD)란?문서 기반 개발은 기능 개발에 앞서 요구사항, 설계, 인터페이스, 데이터 모델 등 모든 내용을 문서로 먼저 정의한다. 문서가 곧 사양이며, 문서에 없는 기능은 구현하지 않는다. 문서를 바탕으로 코드를 작성하고, 테스트와 리뷰, 변경 사항도 반드시 문서에 반영한다. 장점요구사항이 명확해진다.협업이 쉬워진다.코드와 문서가 항상 동기..

ㅁ 들어가며 AI Service Agent는 사용자의 발화나 이벤트를 감지해 카카오 i 서버와 연동, AI 음성 서비스의 진입점 역할을 하는 소프트웨어/모듈이다. 카카오 i 플랫폼의 서버와 HTTP/2 기반으로 상시 연결되어, 실시간으로 이벤트와 명령을 주고받는다. 다양한 디바이스(스피커, 앱 등)에 적용 가능하며, 비즈니스 목적에 맞는 맞춤형 AI 음성 서비스를 구현할 수 있다. ㅁ AI Service Agent란?AI Service Agent는 카카오 i 플랫폼에서 다양한 AI 음성 서비스를 구현하고 연동할 수 있도록 제공되는 핵심 구성 요소 중 하나이다. 주로 스마트 스피커, HeyKakao 앱, 내비게이션 등과 같이 사용자의 음성 발화나 디바이스 조작을 감지하고, 이를 카카오 i 서버(KVS)와..

ㅁ 들어가며ㅇ AI는 알고리즘의 조합이며, 이러한 알고리즘은 수많은계산이 필요하다. 수많은 알고리즘의 계산을 수행하기 위해 GPU가 필요한데, 확보된 GPU도 효율적으로 사용할 수 있는 방법이 필요하기 마련이다. [VESSL AI X 테디노트] #Agent 시대의 Infra, Ops 그리고 #MCP 🔥을 시청하면서 개발자 친화적인 VESSL AI에 대해서 알게 되어 그 특징과 활용성에 대해서 정리해 보았다.ㅁ VESSL AI란?VESSL AI는 머신러닝(ML)과 인공지능(AI) 프로젝트의 개발, 운영, 배포를 통합적으로 지원하는 MLOps(Machine Learning Operations) 플랫폼을 제공하는 기업이다. 복잡한 AI 운영을 간소화하고, 대규모 AI/LLM(대형 언어 모델) 프로젝트의 학습..

ㅁ 들어가며 최근 글로벌 AI 시장에 충격파를 던진 중국의 스타트업 DeepSeek이 화제이다. 오픈소스 기반의 초대규모 언어모델(LLM)로 미국의 제재를 뚫고 경쟁사 대비 95% 낮은 비용으로 ChatGPT 수준의 성능을 구현하며, 출시 17일 만에 iOS 앱스토어 1위를 차지하였다. 2023년 7월 17일에 설립된 이 회사는 짧은 기간 동안 놀라운 성과를 보여주며 AI 산업의 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 이번 글에서는 DeepSeek의 혁신적인 기술과 접근 방식, 그리고 이 회사가 AI 산업에 미치는 영향에 대해 정리해 보았다. ㅁ DeepSeek: 이름에 담긴 의미 DeepSeek라는 이름은 'Deep'(깊은, 심층)과 'Seek'(찾다, 추구하다)의 합성어로, "깊이 있게 찾다" 또는 ..

ㅁ 들어가며ㅇ 딥러닝 모델의 성능을 최적화하는 과정에서 하이퍼파라미터 튜닝은 매우 중요한 역할을 한다. 이 과정을 통해 모델의 학습 능력을 향상시키고, 과적합이나 과소적합 문제를 해결할 수 있다. ㅁ 과적합과 과소적합이란?하이퍼파라미터 튜닝을 시작하기 전에, 먼저 과적합과 과소적합 개념을 이해해야 한다.과적합 (Overfitting)과적합은 모델이 학습 데이터에 지나치게 맞춰져 있는 상태를 말한다. 이 경우, 모델은 학습 데이터에 대해서는 매우 높은 성능을 보이지만, 새로운 데이터에 대해서는 성능이 떨어진다. 과소적합 (Underfitting)과소적합은 모델이 학습 데이터를 충분히 학습하지 못한 상태를 의미한다. 이 경우, 모델은 학습 데이터와 새로운 데이터 모두에 대해 낮은 성능을 보인다. ㅁ 하이퍼파..

ㅁ 전이학습이란?ㅇ 전이학습은 기존에 학습된 모델을 새로운 작업이나 데이터셋에 적용하는 기술이다. 이 방법은 학습 속도를 크게 줄이고 성능을 향상시키는 데 도움이 된다. 이는 기존의 학습된 가중치와 구조를 활용함으로써 새로운 작업에 대한 학습 속도를 크게 줄이고, 더 나아가 성능을 향상시키는 데 도움이 된다. 전이학습은 특히 신규 학습을 위해 데이터가 부족한데, 이 문제를 해결하는 데 유용하다. ㅁ 전이학습의 주요 이점개발 비용과 시간 절감데이터가 부족한 상황에서 유용모델의 재사용성 향상ㅁ 전이학습의 주요 방식1. 사전 학습된 신경망을 분류기로 사용기존 모델의 구조와 가중치를 그대로 사용한다.기존 도메인과 목표 도메인이 매우 유사할 때 적용한다.2. 사전 학습된 신경망을 특징 추출기로 사용기존 모델의 ..

ㅁ 들어가며ㅇ 유튜브: 삼성 큰그림 미쳤다; 미국도 인정한 역대급 반전 드라마, 전자공학의 혁명 ㄷㄷㄷㅇ 위 동영상을 보면서 최근 메모리 기술 분야에서 주목받고 있는 신소재, '슬라이딩 강유전'에 대해 알게 되었다.ㅇ 이 혁신적인 소재는 기존 메모리 기술의 한계를 뛰어넘을 잠재력을 지니고 있어 많은 연구자들의 관심을 받고 있다. ㅁ 슬라이딩 강유전이란? 슬라이딩 강유전은 2016년에 처음 발견된 새로운 형태의 강유전성 메커니즘이다. 기존의 강유전체가 이온의 변위를 통해 분극을 형성하는 것과 달리, 슬라이딩 강유전체는 층상 구조를 가진 물질에서 층 간의 상대적인 이동(슬라이딩)을 통해 분극을 형성한다. 이러한 2차원 강유전체를 이용하여 엄청난 특성을 가지는 메모리 반도체를 개발해냈다. (동영상 3:41)..

ㅁ 들어가며오늘은 Large Language Model(LLM)의 흥미로운 기능인 Function Calling에 대해 정리하였다.이 기능은 AI 모델이 외부 세계와 상호작용하는 방식을 크게 변화시키고 있습니다. ㅁ Function Calling이란? Function Calling은 LLM이 사용자의 질문이나 요청을 이해하고, 그에 맞는 적절한 함수를 선택하여 실행할 수 있게 하는 기능이다. 이를 통해 LLM은 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어서 실제 작업을 수행하거나 외부 데이터를 활용할 수 있게 된다. ㅁ 작동 원리사용자 입력: 사용자가 질문이나 요청을 입력함수 정의: 개발자가 미리 정의한 함수들이 LLM에 제공함수 선택: LLM이 입력을 분석하고 적절한 함수를 선택매개변수 생성: LLM이 선택한..