키오스크도 못하는 노인네들을 위한 슬랙 만들기

그...제가 이래 달아도 되나 싶긴 한데...
Astra쨩은 레퍼런스가 없으면 공식문서를 가져와서 사용자 말투나 성향을 기반으로 마개조 하는듯한 증상이 여럿 확인되었어요
때문에 제 경우나 다른 제가 있는곳 작업자분들 중에 Astra쨩을 만나는 작업자들은 일단 "우리에기~"
하면서 데이터를 꽤나 열심히 모아서 먹이고 있습니다
양질의 데이터가 먹이고 안먹이고의 차이가 큰거 같아서 LLM으로 데이터를 먹이기부단 
LLM한테 관련 데이터를 찾아달라고 요청하고 
그걸 먹이는게 좋지 않을까해요
특히 지금 말씀하신 뭘 찾거나 일정 관리, 메모처럼 여러 기능이 엮이는 그런거면,
처음부터 한 번에 뭉쳐서 넘기는것 보단 파트별로 나눠서 먹이면 더 좋았던 것 같아요

살짝 주제넘는 첨언을 드리자면 모델을 바꾼다고 해결될 문제는 아닌 것 같아요.

Genteam도 결국 모델 하나가 똑똑해서 저렇게 동작하는 게 아니라 뒤에서 컨텍스트 관리하고, 의도를 분류하고, 필요한 툴을 호출하고, 그 결과를 다시 이어주는 구조가 잘 만들어져 있을 겁니다.

특히 말씀하신 "아니다 그거 취소해" 같은 건 이전 대화뿐 아니라 방금 어떤 툴로 뭘 실행했는지까지 상태를 가지고 있어야 해서 단순 LLM 연결만으로는 잘 안될 수밖에 없을 것 같고요.

저라면 지금 코드에 계속 덧붙이기보다 Astra한테 Genteam 같은 서비스의 동작 구조부터 역으로 설계해보라고 시켜볼 것 같습니다.

자료나 스킬을 더 먹이는 건 그 다음 문제 같아요.

물론 제 생각일 뿐입니다^^

머릿속에 완전한 설계도가 있는 게 아니라면, 아는 만큼만 구현하세요.

그리고 실제로 사용해보고, 필요한 만큼 다시 구현하세요.

이걸 반복하는 게 낫습니다.

레퍼런스는 좋은 자료입니다.
하지만 그대로 따라 만드는 건 연습할 때나 좋습니다.

왜 그렇게 만들어졌는지 이해하지 못한 상태에서 구조까지 복제하면, 내가 필요하지도 않은 복잡도까지 같이 가져오게 됩니다.

AI에게 어떻게 하면 코딩을 더 잘 시킬까의 문제가 아닙니다.

예전에 아파트 현장에서 도배 일을 한 적이 있습니다.

보통 업체 하나가 한두 동씩 맡아서 작업합니다.

그런데 한 업체가 실수로 벽지를 잘못 가져와 한 동을 거의 다 도배해버린 적이 있습니다.

이런 경우 업체가 돈을 포기하고 도망가는게 불문율입니다.

이미 해놓은 걸 전부 뜯고 처음부터 다시 하는 비용이, 그냥 돈을 포기하는 것보다 더 크기 때문입니다.

요즘 AI 코딩 강좌를 보면 대부분 새로운 앱을 만드는 모습을 보여줍니다.

“뚝딱 만들었습니다.”

처음 만드는 건 정말 빠릅니다.

문제는 그 다음입니다.

코드의 복잡도가 이미 높아졌는데 사용자가 전체 구조를 이해하지 못하면, AI는 요청받은 부분만 계속 수정합니다.

한쪽을 고치면 다른 쪽이 깨지고, 그걸 다시 고치면서 코드가 더 복잡해집니다.

그러다 어느 순간 고치는 것보다 버리고 다시 만드는 게 싸집니다.

AI 시대에 중요한 건 코드를 얼마나 빨리 만들어내느냐가 아닙니다.

복잡도를 얼마나 늦게, 그리고 필요한 만큼만 증가시키느냐입니다.

사견입니다만 RAG 구축을 어떻게 할지를 생각해  보는거도 좋을듯 합니다. 지금 겪으시는게 제가 주역 상담앱을 만들며 경험한 문제와 유사해 보이거든요

마소에 이런게 있다든데 한번 관심가져보셔도 좋을듯 합니다.

https://apps.microsoft.com/detail/xpfm195lzznt8v?hl=ko-KR&gl=KR

깃허브 코파일럿 사용해서 유사한 코드들 찾아보는거도 좋을듯 합니다^^

요즘 RAG 보다 지식 그래프 쪽으로 많이 기울었습니다.

둘다 비슷한 개념이긴 해요.

https://graphify.net/ko/

저는 이거 사용합니다.