AI 요약관련 정보

• AI 엔지니어링은 기존의 확정적(deterministic) 코드 작성 방식과 달리, 완전히 다른 '실험적' 사고방식을 요구합니다. 🤯
• 전통적인 개발은 단계별 구축, 단위 테스트를 통한 확정적 검증, 선형적 진행이 특징이며, 어제 작성한 코드가 오늘 작동할 것이라는 예측 가능성이 높습니다. 🏗️
• AI 애플리케이션에 LLM을 통합하는 순간, '구축'에서 '실험'으로의 사고방식 전환이 필수적이며, 하루의 작업이 유용할지 미리 알기 어렵습니다. 🧪
• AI 엔지니어는 프롬프트 개선, 태스크 분해 프레임워크 최적화 등의 작업을 수행하며, 때로는 하루의 노력이 오히려 성능을 저하시킬 수도 있습니다. 📉
• AI 개발은 좋은 날과 나쁜 날이 공존하는 비선형적인 과정이며, 결과의 불확실성이 높습니다. 🎢
• 성공적인 AI 애플리케이션 개발을 위해서는 '평가(evals)'와 '관찰 가능성(observability)'을 통해 사용자 정보를 수집하고 지속적으로 개선하는 것이 중요합니다. 📈