패스트캠퍼스 환급챌린지 29일차 미션(3월1일):프롬프트 엔지니어링으로 시작하는 AI/LLM 서비스 개발 강의후기
본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
처음엔 단순한 AI 챗봇을 만드는 과정일 거라고 생각했다. 하지만 강의를 들으면 들을수록 단순 대화형 AI가 아니라, 실제 업무에서 활용할 수 있는 AI 에이전트를 만드는 과정이라는 점이 확실해졌다. 단순한 API 호출이 아니라 Function Call을 활용해 실제 업무 액션을 수행하는 AI를 구축하는 것이 목표였다는 점이 흥미로웠다.
🔹 Function Call을 활용한 실질적인 자동화
기존에 LLM을 활용할 때, 모델이 외부 데이터를 인식하지 못하거나, 대화만 가능하다는 한계가 있었다. 하지만 Function Call을 활용하면서, 업무 자동화가 가능한 AI를 만들 수 있다는 점이 가장 큰 차별점이었다. 예를 들어 Google Calendar API와 연동하여 일정을 관리하는 기능은 실무에서도 바로 적용할 수 있는 부분이었다.
🔹 멀티턴 대화와 RAG의 중요성
업무용 AI는 단순히 질문 하나에 답변하는 것만으로는 부족하다. 이전 대화 내용을 기억하고, 문맥을 유지하며 연속된 업무를 처리하는 것이 중요한데, Multi-Turn 대화와 메모리 기능을 통해 이를 가능하게 만들었다. 그리고 RAG를 활용하여 사내 문서를 검색하고, 필요한 정보를 답변에 반영하는 방식도 실무에서 유용하게 활용될 수 있을 것 같다.
🔹 실용적인 슬랙봇 제작
이론적인 내용만 설명하는 것이 아니라, 직접 만들어볼 수 있는 프로젝트가 포함된 점이 좋았다. 특히 사내 내규를 기반으로 질의응답이 가능하고, 캘린더 일정을 관리하는 슬랙봇을 구현하는 과정이 유익했다. 실습을 따라가면서 단순히 이해하는 것이 아니라 직접 적용해 볼 수 있었다는 점이 이 강의의 가장 큰 장점이라고 생각한다.
✅ 강의를 듣고 느낀 점
- 단순한 AI 챗봇이 아니라 업무 프로세스를 실제로 자동화할 수 있는 AI를 제작하는 과정이라는 점에서 차별성이 있었다.
- LLM API만 사용했을 때의 한계를 극복하고, Function Call과 RAG, 멀티턴 대화를 조합해 보다 실무적인 AI 시스템을 구축하는 방법을 배울 수 있었다.
- 특히 직접 만들어보는 과정이 많아서, 강의를 듣고 나면 바로 업무에 적용할 수 있는 실질적인 결과물을 얻을 수 있었다.
🎯 이런 분들에게 추천!
- 단순히 AI 모델을 사용하는 것이 아니라 실제 업무에서 활용 가능한 AI 시스템을 구축하고 싶은 분
- LLM API만으로는 한계를 느끼고, 더 고도화된 AI 서비스 개발을 하고 싶은 개발자
- 사내 업무 자동화나 AI 비서를 만들어 보고 싶은 분
결론적으로, 이 강의는 단순한 개념 설명이 아니라, 실무에 적용 가능한 AI 시스템을 직접 만들어 볼 수 있도록 구성되어 있어서 실질적인 도움을 많이 받을 수 있었다. 강의가 끝난 후에도 응용해서 다양한 업무 자동화 프로젝트를 해볼 수 있을 것 같다.
① 오늘자 날짜, 공부 시작 시각
② 오늘자 날짜, 공부종료 시각
③ 클립 1번 수강 인증 사진
④ 클립 2번 수강 인증 사진
⑤ 학습 인증샷 1장 이상 (ex. 필기 촬영, 작업물, 등)
