패스트캠퍼스 환급챌린지 : 테디노트의 RAG 비법노트 강의 중간 점검

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

 

 

1. 지난 25일간 학습하면서 가장 기억에 남는 내용은 무엇이었나요?

→ 지난 25일간 학습 중 가장 기억에 남는 내용은 Streamlit을 활용한 ChatGPT 웹앱 실습입니다. 단순히 이론만으로 LLM과 RAG 구조를 배우는 것을 넘어, GPT를 실제로 구현해서 질문을 입력하고 그에 대한 응답이 실시간으로 생성되는 과정을 통해 이 수업에서 어떤 내용을 배우는지, 앞으로 어떻게 발전해나가야 할지 방향을 찾을 수 있었습니다. 이전까지는 LLM을 그저 사용자의 입장에서만 활용해 왔다면, 이번 실습을 통해 LLM이 실제로 어떤 형태로 구성되는지, 파이프라인을 어떻게 설계해야 하는지를 알 수 있었습니다. 특히 프롬프트에 따라 답변의 톤과 형식, 정보의 깊이가 전혀 달라지는 것을 보며 질문을 어떻게 하느냐에 따라 곧 AI의 성능이 결정된다는 것을 체감할 수 있었습니다. 평소 LLM을 사용하면서 "왜 엉뚱한 답을 하지?"라는 아쉬움이 많았는데, 이제는 프롬프트를 어떻게 구조화해야 원하는 결과를 얻을 수 있는지 감이 잡히기 시작했습니다. 강의를 들을수록 단순한 툴 사용법을 넘어서 AI를 설계하고 통제하는 관점을 기를 수 있겠다는 것을 분명하게 느낄 수 있었고, 앞으로 어떤 방향으로 학습을 확장해야 할지에 대해 생각해 볼 수 있었습니다. 

2. 배운 내용을 일상/업무에 적용해본 경험이 있나요? 없다면 앞으로 적용해보고 싶은 부분은 무엇인가요?

→ 아직은 수강을 끝낸 상태가 아니기에, RAG 기반 시스템을 직접 업무에 적용해 본 경험을 없습니다. 다만, 지금 단계에서도 분명하게 체감하고 있는 변화는 LLM에 질문하는 방식 자체가 달라졌다는 것입니다. 이전에는 단순히 질문만 던졌다면, 이제는 어떤 정보를 어떤 조건으로, 어떤 형식으로 받고 싶은지를 구조화해서 프롬프트로 작성하게 되었습니다. 그 결과 답변의 정확도와 활용 가능성이 눈에 띄게 높아졌고, AI를 더 전략적으로 사용하고 있다는 느낌을 받게 되었습니다. 

 수강이 종료된 이후에는 제가 실제로 사용할 수 있는 업무용 챗봇 또는 개인용 RAG 시스템을 직접 구현해보고 싶습니다. 예를 들어, 제가 공부한 자료나 업무 관련 문서를 기반으로 질문하면 정확한 답변을 해주는 시스템, 취업 준비 과정에서 자기소개서나 기업 분석을 도와주는 AI 도우미를 만들고 싶습니다. 단순히 'AI를 사용한다'가 아닌, 내가 필요한 데이터를 연결하고, 내가 원하는 방식으로 작동하는 AI를 만들고 싶다는 목표가 생겼습니다. 

3. 학습 중 어려웠던 순간과 이를 극복한 방법은 무엇이었나요?

→ 강사님 코드 외에, 제가 직접 코드를 구현하는 것에는 아직 어려움이 있습니다. 주어진 정보만을 활용하는 것과, 백지상태에서 스스로 구현하는 것은 전혀 다른 문제라고 생각합니다. 단순히 강의를 듣고 '이해한' 수준이 아닌, 제가 직접 구현할 줄 알아야 학습한 내용이 '제 것'이 되는 것이라 생각합니다. 그래서 강의 외에도 Python 기초 문법, 자료 구조, 함수 개념을 병행해서 공부하고 있습니다. 비전공자이다 보니 속도가 빠르지는 않지만, 오히려 더 천천히 더 정확하게 이해하기 위해 노력하고 있습니다. 어려워도 포기하지 않고 계속 붙잡고 있다 보면, 언젠가는 지금보다 훨씬 자유롭게 코드를 다룰 수 있을 것이라 믿고 있습니다. 효율적으로 AI를 활용하는 것이 저의 목표이고, 이를 통해 매일 습관처럼 해나가겠습니다. 

 
4. 25일 동안 스스로 발견한 변화는 무엇인가요? (습관, 사고방식, 태도 변화 등)

→ 가장 큰 변화는 매일 학습하는 습관이 생겼다는 것입니다. 환급 챌린지라는 제도가 없었다면 솔직히 이렇게 꾸준하게 매일 학습하기는 쉽지 않았을 것 같습니다. 실제로 이 강의 외에도 다른 강의를 몇 개 더 신청해 두었지만 매일 학습하기가 쉽지 않습니다. 하지만 의무적으로 기록을 남겨야 하는 이 강의만큼은 하루도 빠짐없이 듣고 있습니다. 그 결과, '해야 하니까 하는 것'에서 '안 하면 불안한 공부'로 바뀌게 되었습니다. 

 또 하나의 변화는 사고방식입니다. 예전에는 AI를 단순히 '편리한 도구' 정도로만 생각했다면, 지금은 AI를 '동반자'로서 하나의 기술이자 제가 가진 직무역량이 될 수 있다는 인식이 훨씬 선명해졌습니다. '미래 기술에 대응하기 위해서는 이를 잘 다룰 줄 아는 사람이 결국 경쟁력을 갖게 되겠구나'라는 현실적인 깨달음도 함께 생겼습니다.

 이렇게 매일 학습 내용을 정리하고 어떤 내용을 배웠는지에 대한 깨달음을 기록하다 보니, 단순히 수업을 듣고 지나가는 것이 아니라 생각을 한 번 더 곱씹고 복습하는 과정이 된다는 것을 체감하고 있습니다. 그날 배운 내용을 다시 정리하면서 놓쳤던 개념을 다시 이해하게 되기도 하고, 해당 내용을 어떻게 활용하면 좋을지 새로운 아이디어가 떠오르는 순간도 점점 늘어나고 있습니다. 특히 기록을 하다 보면, 어떤 부분을 제대로 이해했고 어떤 부분이 아직 부족한지 명확하게 보이기 때문에 학습 방향을 잡는 데에도 큰 도움이 되고 있습니다.

 사실, 이전까지는 기록이라는 것 자체에 부담감을 느끼는 편이었습니다. 잘 정리해야 한다는 강박 때문에 오히려 피해왔고, 그로 인해 꾸준히 이어가지 못한 경험이 많습니다. 하지만 이번 환급챌린지를 통해 '완벽한 기록'이 아니라 '계속 남기는 기록'이라는 생각을 갖고 기록하는 것이 중요하다는 것을 깨닫게 되었습니다. 잘 쓰지 않아도, 서툰 글이라도 매일 남긴 기록들이 쌓이면서 그것 자체가 하나의 '자산'이 된다는 느낌을 받고 있습니다. 기록을 하면서 가장 크게 달라진 점은, 단순히 정보를 받아들이기만 하는 태도에서 벗어나 '이를 어떻게 활용하면 좋을까?'까지 생각을 확장할 수 있다는 것입니다. 예전에는 강의를 들으면 '그렇구나'에서 끝났다면, 지금은 '이걸 나중에 어떤 프로젝트에 써볼 수 있을까'를 떠올리게 되었습니다. 이러한 사고의 변화 역시 매일 기록을 하면서 생각 가장 큰 수확 중 하나라고 생각합니다. 이제는 기록이 부담이 아니라, 하루를 정리하는 하나의 루틴이 되었고, 동시에 저 스스로의 성장을 확인하는 기준이 되고 있습니다. 앞으로도 학습이 끝난 이후까지 이 습관을 유지하면서 배운 내용과 생각, 시행착오까지 꼼꼼하게 모두 기록으로 남기고 싶다는 마음이 들었습니다. 단기간의 챌린지를 넘어, 장기적으로 나를 성장시키는 습관으로 발전시키겠습니다. 

5. 남은 25일 동안의 목표와 실행 계획은 무엇인가요?  

→ 위에서 언급한대로, 이 강의에서 배운 내용을 단순히 경험이나 지식이 아니라 '제가 가진 능력'으로 만드는 것입니다. 최종 목표는 이 학습을 기반으로 관련 직무로 취업하는 것입니다. 이를 위해 RAG 구조와 LLM 활용을 최소한 하나의 실전 프로젝트 형태로 완성하고자 합니다.

AI 학습의 중요성이 대두되면서, 더 이상 AI관련 학습은 '선택'이 아닌 '필수'가 되었습니다. 그래서 단순히 모델 성능에 의존하는 사용자가 아니라, 데이터를 어떻게 검색하고 어떻게 전달하고 어떻게 구조화할 것인지까지 이해하는 사람이 되고 싶습니다. 남은 기간 동안의 강의 내용을 복습하며, 작은 기능이라도 직접 구현하여 미니 프로젝트를 완성하는 것을 최종 목표로 삼을 계획입니다. 하루에 조금씩이라도 꾸준히 쌓아가다 보면 '티끌 모아 태산'이라는 속담처럼, 지금은 막연하게 느껴지는 목표가 분명한 현실로 다가올 것이라 믿고 있습니다.

 

 

 

 

 

 

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