유비온 빅데이터를 활용한 디지털금융 전문가 과정 3기_(12)

 

 

안녕하세요! 10월 25일부터 31일까지의 한 주를 정리해봤어요 😊

 

드디어 시작된 1차 프로젝트! 📊

드디어 1차 프로젝트 기간이 시작되었어요!

오전에는 수업 듣고 오후에 프로젝트 활동하고 있는데요, 교수님이 예언(?)하신 대로 프로젝트에 신경이 많이 쓰여서 수업 집중력이 흐트러지고 있어요 ㅋㅋㅋ

프로젝트 범위가 큰데 마음처럼 진도가 착착 나가지 않아서 많이 답답한 것 같아요 ㅠㅠ

계획은 머릿속으로 대강 그려지는데, 실제로 데이터 수집부터 해보니 문제가 되는 게 너무 많더라고요...!

이론으로만 배울 때랑 실제로 해보는 건 완전 다른 것 같아요. 프로젝트 직접 해보면서 배워가는 게 많은 것 같아요. 역시 실제로 해봐야 도움이 되는 거 같아요!

 

 

 

 

1차 프로젝트 중간발표 🎤

이번 주에는 1차 프로젝트 중간발표가 있었어요!

저희 조 주제는 자산배분 관련 이에요.

튜터분들과 김태경 교수님, 전윤범 교수님 다 같이 오셔서 참관하셨어요!

우여곡절이 많아서 진도는 안 나가고 멘붕 상태였는데요 ㅠㅠ 교수님이 소중한 시간 내주셔서 도움이 되는 피드백 많이 해주셨습니다. 정말 감사했어요!

 

 

 

교수님이랑 튜터님 상담해서 프로젝트 진행에 도움 구하는 것도 가능한데요, 김태경 교수님이랑 팀 프로젝트 상담하면서 코드 도움을 받았는데요...

읽어보고 깜짝 놀랐습니다!! 😲

경력이 많으셔서 역시 실무자는 퀄리티가 다른 걸 느꼈습니다! 우리가 며칠 동안 고민했던 부분을 교수님은 바로바로 해결해주시더라고요. 이게 실력의 차이구나... 싶었어요 ㅎㅎ

 

 

 

 

 

 

 

RAG 시스템 배우기! 🤖

오전 수업에서는 RAG 시스템에 대해서 배웠어요!

RAG 시스템이 뭐냐면요!

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 검색 증강 생성이라는 건데요, 쉽게 말하면 AI가 답변할 때 관련 문서를 먼저 찾아보고 그걸 참고해서 대답하는 시스템이에요!

위 구조도를 보면:

1. 사용자가 질문하면
2. EducationalRAGWithMemory 시스템이 작동해요
   • FAISS Index (문서 검색): 관련 문서를 빠르게 찾아요
   • 세션 버퍼 (단기 메모리): 대화 내용을 잠깐 기억해요
   • Chroma Store (장기 메모리): 중요한 정보를 오래 저장해요
3. 찾은 정보로 프롬프트 생성하고
4. Gemini LLM한테 물어봐서
5. 최종적으로 AI 답변이 나와요!

일반 ChatGPT처럼 학습된 지식만으로 대답하는 게 아니라, 실제 회사 문서나 자료를 검색해서 그걸 바탕으로 답변하니까 훨씬 정확하고 최신 정보를 줄 수 있대요!

사내에서는 RAG를 많이 활용한다고 하니, 이번에 내용 잘 배워서 소규모 사내 RAG 시스템 직접 만들어보고 싶어요! 회사에서 진짜 쓸모 있을 것 같거든요 ㅎㅎ

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이번 주는 프로젝트 때문에 정신없었지만, 그래도 많이 배우고 성장하는 한 주였던 것 같아요!

프로젝트 마감까지 얼마 안 남았는데 잘 마무리할 수 있을지 모르겠지만 일단 해봐야죠...!!