AI

AI 코딩 도구를 쓰며 달라진 기획서 쓰는 법

요즘 기획서를 쓰다 보면 읽는 사람이 한 명 더 늘었다는 느낌이 듭니다.개발자와 디자이너 말고, 코딩 도구 속에서 문서를 읽고 코드를 만들어주는 AI도 제 기획서의 독자가 된 거죠.저는 개발자가 아니라서 직접 서비스를 만들 수는 없지만, 코딩 보조 도구를 가지고 작은 화면이나 동작을 만들어보는 일은 조금씩 해보고 있습니다.그러다 보니 "내 기획서가 사람에게는 충분해 보여도 AI에게는 부족하구나" 하는 순간을 여러 번 만났어요.이번 글은 그 경험을 바탕으로, 기획서를 쓰는 방식이 어떻게 달라지고 있는지 정리해본 기록입니다.특정 도구의 세부 기능을 설명하는 글은 아니고, 문서를 쓰는 사람의 관점에서 정리했습니다. 사람 개발자는 기획서가 조금 모호해도 맥락을 읽어서 되묻거나 알아서 보완해줍니다."예약 취소는 ..

GPTs로 나만의 기획 보조 도구 만들어본 기록

2023년 11월에 GPTs라는 기능이 공개됐어요.코드를 쓰지 않고도 나만의 맞춤형 챗봇을 만들 수 있다는 소개였습니다.처음에는 솔직히 "결국 프롬프트를 저장해두는 기능 아닌가" 하고 가볍게 생각했어요.그런데 예약 서비스 기획을 하면서 비슷한 요청을 ChatGPT에 반복해서 붙여 넣고 있다는 걸 깨달았습니다.매번 "너는 꼼꼼한 기획 리뷰어야, 아래 문서를 읽고..." 하고 같은 문장을 복사하고 있었거든요.그 반복을 줄여보고 싶어서 몇 주 동안 이것저것 만들어봤습니다.이 글은 그 기록입니다.제품의 세부 사양을 정리하는 글은 아니고, 만들어보며 느낀 개념과 경험 위주로 적어봤어요.화면 구성이나 제한 사항은 계속 바뀌는 것 같아서, 정확한 내용은 공식 안내를 보시는 게 맞습니다. 제가 이해한 GPTs의 핵심은..

ChatGPT 1년, 공부 기록과 다음 계획

이번 주가 지나면 ChatGPT가 공개된 지 딱 1년이 됩니다.작년 이맘때 처음 접속해서 "오, 이게 되네?" 하고 신기해하던 기억이 아직 생생한데요.벌써 1년이라니 시간이 참 빠르다는 생각이 듭니다.그래서 이번 글은 새로운 기술 소식을 정리하기보다는 제가 지난 1년 동안 무엇을 공부했고, 그게 일하는 방식에 어떤 변화를 줬는지 돌아보는 기록으로 남겨보려고 합니다.거창한 성과가 있는 건 아니고, 예약 시스템 기획을 하면서 틈틈이 공부한 흔적을 모아보는 정도예요. 돌이켜보면 공부는 대략 네 단계로 이어졌습니다.처음은 그냥 써보는 것이었습니다.질문을 던지고, 글을 다듬게 하고, 아이디어를 뽑게 하면서 "어떤 일에 잘 맞고 어떤 일에 안 맞는지" 감을 잡는 시기였어요.이때 가장 크게 배운 건 그럴듯하게 틀린 ..

멀티모달이 왔다, 이미지를 이해하는 모델로 무엇을 할 수 있나

이번 가을에 가장 눈에 띄는 소식은 이미지를 함께 이해하는 모델이 실제로 쓸 수 있는 형태로 나오기 시작했다는 점이었습니다.그동안 ChatGPT를 쓰면서 글자로만 대화하는 데 익숙해져 있었는데요.사진을 한 장 올리고 "이게 뭐야?" 하고 묻는 장면이 현실이 된다는 게 꽤 낯설면서도 설레었습니다.저는 요즘 예약 시스템 기획을 하면서 AI 공부를 같이 하고 있어서, 이런 소식이 나오면 늘 같은 질문으로 돌아옵니다."이게 예약 서비스에서는 어디에 쓰일 수 있을까?"오늘은 아직 확정된 사실보다는 공부하면서 정리한 생각이 많다는 점을 먼저 말씀드리고 시작하겠습니다. 멀티모달은 말 그대로 여러 형태의 정보(글, 이미지, 소리 등)를 함께 다루는 것을 말합니다.이번에 화제가 된 것은 그중에서도 이미지를 입력으로 받아..

챗봇으로 예약 받기, 자연어 예약 시나리오 기획

예약 서비스를 기획하다 보면 한 번쯤 이런 상상을 하게 됩니다.고객이 폼을 채우는 대신 "다음 주 목요일 저녁에 두 명 자리 있어요?"라고 말하면 알아서 예약까지 이어지면 좋겠다는 상상이에요.LLM을 공부하면서 이 상상이 꽤 현실적인 범위에 들어왔다고 느꼈고, 그래서 시나리오를 기획 문서 수준으로 한 번 그려봤습니다.이 글은 제가 정리한 구조와, 그 과정에서 가장 중요하다고 느낀 책임 분리에 대한 기록입니다. 자연어로 예약을 받는 일을 분해해보면, 결국 필요한 정보를 모으는 일입니다.예약 한 건이 성립하려면 최소한 어떤 서비스인지, 날짜와 시간은 언제인지, 몇 명인지, 누구에게 연락하면 되는지가 필요해요.이 필요한 항목들을 흔히 슬롯이라고 부르고, 고객 발화에서 슬롯을 채워 나가는 방식을 슬롯 채우기라고..

임베딩과 벡터 검색, 따라 해본 기록

RAG를 공부하다 보면 어느 설명에서나 "임베딩"이라는 단어가 먼저 튀어나옵니다.처음에는 용어만 익숙해지고 실제로 무슨 일이 일어나는지는 와닿지 않았어요.그래서 개념 설명을 읽고, 작은 예제를 따라 해보고, 그 내용을 기획자가 이해할 수준으로 다시 적어보기로 했습니다.개발자가 아니라서 코드를 깊게 다루지는 않았고, 어떤 입력이 들어가서 어떤 출력이 나오는지 흐름을 확인하는 데 집중했습니다. 임베딩을 한 문장으로 말하면, 글의 의미를 숫자들의 나열(벡터)로 바꾸는 것입니다.모델에 문장을 넣으면 수백에서 수천 개 정도의 숫자가 나오는데, 이 숫자들이 그 문장의 의미를 좌표처럼 나타냅니다.핵심은 의미가 비슷한 문장일수록 좌표가 가깝게 놓이도록 만들어진다는 점이에요.예를 들어 아주 단순하게 숫자를 세 개로 줄여..

LLM의 환각, 기획 단계에서 정해둘 것들

ChatGPT를 쓰다 보면 그럴듯하지만 사실이 아닌 답을 만나는 순간이 반드시 옵니다.없는 논문을 실제 있는 것처럼 인용하거나, 존재하지 않는 기능을 자신 있게 설명하는 식이에요.흔히 이런 현상을 환각(hallucination)이라고 부릅니다.개인이 대화창에서 쓸 때는 "확인해보면 되지" 하고 넘어갈 수 있지만, 서비스 안에 넣는다면 이야기가 달라집니다.이 글에서는 제가 공부하면서 "개발에 들어가기 전에 기획이 먼저 정해둬야 한다"고 느낀 것들을, 예약 안내 챗봇을 가정해서 정리해봅니다. 환각이 있다는 사실 자체보다, 어디에서 그것이 문제가 되는지를 구분하는 게 먼저라고 생각했습니다.모델이 지어낸 말이 "무해한 틀림"인지, 사용자의 돈이나 시간에 영향을 주는 "해로운 틀림"인지가 다르기 때문이에요.예약 ..

RAG 개념 공부, 문서 검색과 생성을 붙이는 구조

요즘 AI 관련 글을 읽다 보면 RAG라는 말이 정말 자주 나옵니다.Retrieval-Augmented Generation, 우리말로 하면 "검색으로 보강한 생성" 정도가 되겠네요.처음에는 이름이 어렵게 느껴졌는데, 공부해 보니 아이디어 자체는 꽤 단순했어요.모델이 모르는 내용을 찾아서 읽게 한 뒤에 답하게 하는 구조입니다.예약 서비스에 자주 묻는 질문(FAQ) 응답을 붙인다면 어떻게 쓸 수 있을지를 떠올리며 공부한 내용을 정리해 봅니다.직접 서비스에 적용해 본 이야기가 아니라, 개념을 이해하고 아이디어를 그려본 기록이라는 점을 먼저 말씀드려요. ChatGPT 같은 모델은 학습한 데이터를 바탕으로 답합니다.그래서 아무리 똑똑해도 모르는 것이 두 종류 있어요.하나는 학습 이후에 생긴 새로운 정보이고, 다른..