AI 입문자인데 나만의 프로젝트를 어떻게 구조화해야 할지 모르겠습니다.
Beginner in AI. Unable to create my own projects. How to structure my approach?
핵심 요약
AI 개념은 이해했지만 실제 프로젝트 구현과 코드 구조화에 어려움을 겪는 입문자를 위한 조언 요청.
- 구조화의 어려움 — AI 개념은 이해했으나 실제 프로젝트를 처음부터 설계하고 구현하는 데 한계를 느낌.
- 소프트웨어 기초 부족 — CS 배경지식 없이 데이터 분석가로 일해온 탓에 애플리케이션 개발 로직 구성에 어려움을 겪음.
- 단계적 접근 권장 — 복잡한 에이전트 대신 간단한 파이썬 스크립트부터 시작해 점진적으로 기능을 확장하라는 조언.
- 기존 코드 활용 — 빈 파일에서 시작하지 말고 기존 예제 코드를 수정하며 데이터 파이프라인 관점에서 접근하라는 팁.
최근 데이터 과학 석사 학위를 마치고 PwC에 채용되었습니다. 면접은 전통적인 ML 위주였는데, 이제는 AI 프로젝트를 수행해야 합니다.
LangGraph가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 프레임워크, 상태, 그래프, 노드, 도구 호출, 그리고 일반적인 단일 에이전트, 다중 에이전트, RAG, 임베딩, 청킹까지 모든 개념은 이해했습니다.
하지만 문제는 나만의 애플리케이션을 처음부터 만들려고 하면 길을 잃는다는 것입니다.
예를 들어, def와 함수 이름만 적고 나면 그게 끝입니다. 입력과 출력이 어떻게 되어야 할지, 함수가 제대로 작동하는지 어떻게 테스트할지 로직을 생각할 수가 없습니다.
그 이후로는 어떻게 진행해야 할지 전혀 모르겠습니다. 'vibe coding'으로 해결해보려 했지만, 오류가 발생하면 아무것도 파악할 수 없어 겁이 나고 긴장되어서 결국 포기하게 됩니다.
로직은 어떻게 짜야 할까요?
아무것도 생각이 안 납니다. 연습용 간단한 프로젝트조차 길을 잃고 있습니다.
이 문제를 해결할 방법을 제안해주세요. 어떻게 생각해야 할까요? 코딩을 돕기 위해 ChatGPT를 어떻게 활용해야 할까요? 개발자들은 보통 어떻게 하나요? 어떻게 코드를 작성하나요?
GitHub 코드를 읽는 것도 도움이 안 됩니다. 로직이나 코드는 쉽게 이해할 수 있는데, 스스로 생각하는 게 안 됩니다.
저는 정식 CS 지식이나 개발 경험이 없습니다. 데이터 분석가였습니다. SQL, pandas, numpy, scikit 등은 아주 잘합니다.
구조화된 접근 방식이나 도움을 줄 수 있는 멘토가 있다면 정말 큰 도움이 될 것 같습니다.
추신: 특히 올바른 방법을 가르쳐 주시거나 과제를 주실 분이 있다면 저에게는 잭팟일 것 같습니다.
