1. 환급챌린지에 참여한 이유는 무엇이었는지?

저는 제가 의지가 약하다는 것을 알고 있습니다. 정확히는 뚜렷한 목표 없이 무턱대고 진행하게 되면, 금방 흥미를 잃거나 "이정도면 됐겠지"라는 생각과 함께 느슨해지다 결국 다른 것에 관심을 갖게 되리라는 것을 알고 있었습니다. 그렇기 때문에 저에게 필요한 것은 어느정도의 강제성과 목표부여, 그리고 꾸준함이 필요했습니다.

이러한 관점에서 환급챌린지는 저에게 매우 도움이 되는 과정이었습니다. 하루만 쉬고싶다라는 생각조차 깔끔히 무시해버리고, 매일 들어야만 쓸 수 있는 글자수 제한, 그리고 어떻게 공부해왔고 뒤돌아보면 남아있을 학습 인증샷들은 저의 나약함을 해치울 수 있는 도구가 될 것이라고 생각했습니다.

무엇보다 강의 하나를 보기에는 비싸지만, 이렇게 환급이 된다면 부담없이 들을 수 있을 뿐더러, 환급을 못받는다면 그 이유는 오로지 저의 게으름 외에는 없을테니 더더욱 도움이 될 것임을 의심치 않았습니다.

실제로 야근을 하여 피곤한 하루여도, 회식을 한 날에도 어떻게서든 시간을 내어 강의를 보고 환급 챌린지 데일리 미션을 진행할 수 있었습니다. (솔직히 말하면, 회식은 집으로 돌아갈 핑계가 생겨 좋았습니다.)

하루의 나태함이 이틀이 되고 일주일이 될 수 있을테지만, 환급챌린지는 매일! 이라는 강제성을 띄워주어 저를 다잡기 더할나위 없이 좋았습니다.

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2. 왜 이 강의를 선택하게 되었는지? (무엇을 얻고 싶었는지, 실제로 얻은 것은 무엇인지)

몇 년전 공부할 적 한 박사님께서 몇번이고 강조하셨습니다.

"나는 AI를 공부하더라도 얼마 써먹지 못하고 은퇴할테니 큰 영향은 없겠지만, 너희는 아니다. 너희 삶엔 AI가 함께할테고, 지금부터 조금씩이라도 꼭 공부를 해둬라. 그렇지 않으면 결국 뒤쳐지는건 너희가 될거다."

이전부터 관심은 있었지만 이 말을 듣고 공부를 해봐야겠다는 생각을 했었습니다. 다만, 실제 삶에 와닿지 않고, 어떻게 공부해야할지조차 모르던 때라 생각만 할뿐 그저 흘러가게 두었었습니다.

그러다 최근 1-2년 사이에 정말 많은 발전이 이루어지면서 더이상 미루게 되면 안되겠다는 생각이 들었습니다.

평소 공부하던 방법은 원리를 파악하고 이를 응용하며 대상을 이해하는 것이었습니다.

ChatGPT, Peflexity, Deepseek, claude 등 많은 모델이 있지만 각 모델별로 무슨 특징이 있고, 무슨 장점이 있으니 각 상황에 맞게 사용해야 한다는 것을 들은 적이 있습니다. 그래서 저는 공부하던 방식대로 이 모델들을 잘 써보려면 모델들이 어떻게 동작하는지를 먼저 알아야겠다는 생각을 했습니다. 그래서 강의를 찾던 중 RAG, LLM이라는 단어를 알게 되었고, 그 중 가장 많이 수강하고 파이썬 부록 등의 부가적인 학습도 가능하다고 생각되어 이 강의인 "테디노트의 RAG 비법노트 : 랭체인을 활용한 GPT부터 로컬 모델까지의 RAG 가이드"를 선택하였습니다.

이 강의를 통해 AI 모델의 작동 원리와 효과적으로 사용하는 방법을 배우고자 하였고, 실제로 어떤 식으로 동작하는지, 그리고 각 부분에서 방법에 따른 결과가 어떻게 다른지를 배울 수 있었습니다.

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3. 이 강의만의 장점 (ex. 강사님의 강의력, 커리큘럼 등)

가장 큰 장점은 테디노트의 목소리가 듣기 너무 편합니다. 한두시간 듣는 강의가 아닌만큼, 강사님의 목소리가 날카롭거나, 발음이 부정확하다던가 뭐 다양한 이유로 인해 듣는 것만으로도 피로하다면, 아무리 좋은 강의라 할지라도 완강을 하는 것은 힘들 것입니다. 그런데 테디노트의 목소리는 너무 낮지도 높지도 않게 딱 좋습니다! 주변 잡음도 따로 들리지 않는 만큼 환경과 장비도 많이 신경쓰신 것 같습니다.

이뿐만 아니라 강의 커리큘럼이 무작정 앞에서부터 따라해야만 하도록 구성되어 있지 않습니다.

진행하다가 언어부분이 막히면 부록을 공부하고 와도 되고, 중간중간 미니프로젝트를 넣어, 배운 것들이 어떻게 사용되는지를 실습하니 무엇을 이해하지 못하였고, 어떻게 사용되고 잘못 알고 있었는지 등을 깨달을 수 있는 시간이 되었습니다.

또한, 개발자 입장에서만 강의하는 것이 아닌, 비개발자 그리고 비전공자들도 충분히 따라하고 이해할 수 있게 계속해서 가이드와 예시를 들어줍니다. 학부시절 간단한 프로그래밍 강의만 들었던지라 언어에 대한 이해력이 많이 부족했지만, 반복적인 예시와 복습 그리고 넘어가도 되는 부분을 하나하나 짚어주니 복습만 한다면 충분히 따라할 수 있는 강의었습니다.

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4. 강의를 추천하고 싶은 사람은 누구인지?

저와 같이 AI를 공부하고 싶은데 어떻게 해야할지 모르겠는 사람에게 추천합니다. 프로그래밍에 대한 지식이 없어도, 부록을 통해 기본을 먼저 학습하고 들어가면 좋을 것 같습니다. 프로그래밍 특히 파이썬을 한번이라도 접해본 사람이라면 더욱 빠르게 이해할 수 있을 것입니다. 언어에 대한 이해도보다는 AI, 정확히는 RAG가 어떻게 작동하는지를 이해할 필요가 있어 크게 걱정하지 않아도 됩니다.

이미지 생성형 프롬프트 강의 등도 많이 존재하는데 이 강의를 먼저 보고 이해하면 왜 영어로 프롬프트를 작성해야 하는지, 왜 퍼소나를 설정하는 것이 더 유리한지 등을 깨달을 수 있을 거라고 생각합니다.

사용하는 프로그램부터 환경 구축과 테스트 방법, 로그 확인 등 a to z를 알려주니 따라하다보면 결국 깨달을 수 있지 않을까 싶습니다.

법을 공부하는 지인으로부터 이런 이야기를 들었습니다.

"법전을 공부할 때 이해가 되지 않더라도 일단 처음부터 끝까지 공부하라고 배웠다. 그리고 다시 처음으로 돌아오면 처음에는 이해가 되지 않았던 부분들이 하나둘씩 이해가 되기 시작한다."

법이란 것은 결국 하나의 독립된 항이 아니라 서로 유기적으로 연결되어 있기 때문에 이러하지 않을까 생각이 들었습니다.

그리고 이것은 RAG에서도 마찬가지일 듯 합니다. 각각이 하나의 독립된 형태로 존재하는 것이 아니고 모듈식으로 변경이 가능하며, 하나만 이상해도 원하는 결과가 나오지 않는 것이, 마치 법처럼 서로 유기적으로 영향을 주고받는 듯 합니다.

두려워 말고 일단 시도할만한 강의라고 생각됩니다.

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5. 다음으로 듣고 싶은 강의는 무엇인지?

환급챌린지를 신청하면서 받은 AI 강의 무료 쿠폰을 어디다 쓸지 고민을 했었습니다.

업무에 적용할 수 있는 MS Copilot 활용법 또는 생성형 프롬프트 작성법 두가지 중에 하나를 선택하고자 했습니다. 그리고 선택한 것은 MS copilot이었죠.

막상 강의를 들어보니 "활용법"보다는 "사용 예시"에 가까웠습니다. 원리로부터 여러 활용 방안에 대한 강의가 아닌, 단순히 어떤 기능들이 있고 어떻게 사용하는지를 보여주는 강의였기 때문이죠.

그래서 다음으로 듣고 싶은 강의는 생성형 프롬프트 작성법입니다.

한번은 프로그래머가 자식들에게 빵에 잼을 발라 먹는 것을 프로그래밍식으로 명령하여 실행하는 영상을 본 적이 있습니다. 우리는 "잼을 빵에 바른다" 라고 하면 스푼으로 잼을 푸고 그것을 빵에 치덕치덕 바릅니다. 하지만, 이것은 우리가 "바른다"를 어떻게 하는지, 잼을 "바를 때"는 어떻게 하는지 등의 적절한 방법을 알고 있기 때문에 바로 실행이 가능하죠. 하지만 프로그램은 이러한 것을 모르기 때문에 하나하나 다 입력해주어야 합니다. "잼병 뚜껑을 반시계로 돌려 열고, 옆에 내려놓고, 잼 스푼을 들고, 스푼으로 잼병안에 집어넣어 잼을 푸고(이때 푸는 것도 어떻게 해야하는지 알려줘야겠죠) 잼이 떨어지지 않게 스푼을 잼 병으로부터 들어올려 빵 위에 갖다 놓고 뒤집어 잼을 떨어트리고 잼칼로 전체적으로 잼이 퍼지도록 발라준다."

단순히 잼을 빵에 바르는 것조차 이렇게 길어지는데 (이게 전부가 아닐 겁니다. 세부적으로 더 자세히 명령하여야 우리가 원하는 결과를 얻을 것입니다), 원하는 이미지 결과를 얻기 위해 AI에게 어떻게 명령을 해야하는지 궁금하네요.

앞서 RAG 강의를 통해 배운 것들을 이러한 생성형 프롬프트 작성법에 접목하여 어떻게 하면 더욱 나은, 그리고 원하는 결과를 얻을 수 있을지 생각해볼 수 있는 시간을 갖고 싶습니다.

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6. 앞으로의 계획 (ex. 커리어 목표, 이직 목표, 자기계발 목표 등)

사실 이렇게 배운다 해도 이것을 업무에 사용할 정도로 활용하진 못할 것입니다.

다만, 하고 싶은 것은 개인화된 AI, RAG 등을 만드는 것이 목표입니다. 할 수 있을지는 모르겠네요. 아직 강의를 다 본 것도 아니고, 환급 챌린지 데일리 미션 기간이 끝나자마자 단, 한 강의도 보지 않았으니... 하하

회사측에서 자체적으로 개발한 RAG가 있긴 합니다만, 매우 별로라는 평가가 많습니다. 이에 대한 세미나도 있었지만, 진행하신 분조차도 발전하려면 아직 멀었으며, 많은 피드백을 부탁한다고 말하셨죠.

제가 이 강의를 통해 RAG가 무엇인지 어떻게 개선할 수 있는지를 배웠으니, 추후 피드백을 할 때 실험을 통해 실제 개선 여부를 확인하여 전달한다면 더욱 빠르게 나아지지 않을까 싶습니다.

이것 외에도 개인적으로 개인화된 RAG를 만들어 결과물을 내보고 싶습니다. 얼마나 잘 작동할지는 모르겠지만, 적어도 필요한 사람들이 조금이나마 편하게 사용할 수 있게 해보고싶네요.