AI 요약관련 정보

• AI 엔지니어 정의: 사전 학습된 AI 모델과 API를 사용하여 프로덕션 준비 시스템을 구축하는 소프트웨어 엔지니어로, 모델 훈련보다는 응용 AI에 중점을 둡니다. 🛠️
• 경험 기반 로드맵: 10년 이상의 AI 경력과 50개 이상의 클라이언트 프로젝트 경험을 바탕으로 한 실용적인 학습 경로를 제시합니다. 🗺️
• 핵심 역량 1: AI 엔지니어링 기초: 파이썬 언어 및 생태계(개발 환경, Git, 프로젝트 구조 등)를 마스터하고, OpenAI API 및 SDK 사용법, 프롬프트 엔지니어링 기본을 익힙니다. 🐍
• 핵심 역량 2: AI 시스템 설계 원칙: LLM으로 구축 가능한 시스템 유형을 이해하고, 효과적인 AI 시스템 설계 방법(최소한의 AI 사용), LLM 기반 시스템의 핵심 구성 요소, 소프트웨어 디자인 패턴을 학습합니다. 💡
• 에이전트 프레임워크 활용 및 재구현: LangChain, Pydantic AI 같은 에이전트 프레임워크를 탐색하고, 핵심 구성 요소를 직접 재구현하여 깊이 있는 이해와 숙련도를 확보합니다. 🏗️
• 핵심 역량 3: AI 아키텍처 및 컨테이너화: 로컬 프로토타입을 확장 가능한 백엔드 서비스로 전환하기 위해 FastAPI, 비동기 프로그래밍, Docker, PostgreSQL, 이벤트 기반 아키텍처 등을 배웁니다. 🚢
• 핵심 역량 4: 검색 증강 생성 (RAG): AI 시스템이 외부 정보를 활용하도록 지시하는 핵심 기술로, 문서 청킹, 임베딩, 벡터 데이터베이스, 유사성 검색, 고급 검색 기법 및 성능 평가를 마스터합니다. 📚
• 핵심 역량 5: LLM 모니터링 및 평가: LLM 시스템의 신뢰성을 위해 Langfuse를 통한 추적 및 프롬프트 관리, 단위 테스트, 인간 주석 데이터셋, LLM-as-a-judge를 활용한 평가 시스템 구축, 가드레일 및 오류 추적(Sentry)을 배웁니다. 📈
• 자기 주도 학습 강조: 로드맵의 각 기술 용어에 대해 ChatGPT와 같은 도구를 활용하여 스스로 학습하고 지식 격차를 메울 것을 권장합니다. 🧑‍💻