#gpt

개발자 AI 추천 부탁드립니다.

안녕하세요 중소기업에서 근무중인 2년차 백앤드 주니어 개발자입니다. 이번에 회사에서 주요 업무로 AI 활용하라는 지시가 내려와서 개발 업무에 AI를 활용해볼 기회가 생겼습니다. 기존에도 사실 chatGPT 무료 버전으로 개발에 활용은 하고 있었는데 막상 유료로 결재해서 사용하려니까 AI가 상당히 각자 장단점도 있고 성능도 천차만별인거 같습니다. 각자 활용하고 있는 AI라던가 아니면 추천하는 AI가 있는지 궁금해서 질문 올립니다. 또 어떤식으로 활용하고 있는지도 공유주시면 좋을듯합니다.

스프링부트 공부방법

현재 고2이고 학원에서 스프링부트 배우고있는 고등학생입니다. 3월초부터 지금까지 배웠고 기본적인 mvc, jpa는 조금 아는데 코드볼줄 모르겠어요. 개인프로젝트중이라 gpt쓰면서 해도 이해가안되는데 어떻게 공부하면 좋을까요?

앱 창업, 부트캠프 통해 시작해도 될까요?

안녕하세요, 저는 전자공학과를 졸업하고 반도체 분야로 취업을 준비하던 중, 오랫동안 품어온 창업의 꿈을 실현해보고자 고민하던 차에 스파르타 내일배움캠프의 앱 창업 과정을 알게 되었습니다. 현재는 Flutter를 유튜브를 통해 독학 중입니다. 물론 코딩 테스트나 유명한 부트캠프들도 많지만, 대부분은 취업을 목표로 한 과정들이고, 사용 언어도 크로스 플랫폼이 아닌 Swift나 Kotlin인 경우가 많아서 앱 창업과 직접적으로 연결되는 프로그램을 찾기 어려웠습니다. 주변에 관련된 분야의 지인이 없어 이렇게 커뮤니티에 도움을 요청드리게 되었습니다. 저는 지금 본격적으로 앱 창업을 시작해보려고 하는데, 이 스파르타 부트캠프를 통해 앱 창업을 준비하는 방향이 맞는지 확신이 없어 유튜브나 GPT 등을 통해 정보를 찾아보는 중입니다. 혹시 관련 경험이 있으신 분들의 조언이나, 비슷한 고민을 하셨던 분들의 이야기를 들을 수 있다면 큰 도움이 될 것 같습니다. 읽어주셔서 감사합니다!

6개월차 flutter 개발자 앞날이 고민입니다.

안녕하세요! 우선 제 스펙을 말씀드립니다. > 26세 4년제 sw전공 학점 3.37 프로젝트 : 졸업 프로젝트로 진행했던 Flutter 앱 자격증, 인턴, 어학, 수상 경력 無 현 직장에 대해 생각이 많습니다 > 위 스펙으로 작년 24년 8월에 졸업해서 졸업 프로젝트 깎으면서 이력서 만지다가, 부모님 건너 건너 소개 받고 실무 협업이라도 경험해보자 하는 마음으로 24년 10월에 한 GIS업체로 들어가서 25년 4월인 지금까지 일하고 있습니다. 최대 단점이 개발 팀이 없습니다. 실무에서 경험할 수 있는 가장 큰 것이 협업과 실무 프로세스 경험이라고 생각하는데, 개발자가 한 분이고 정년을 앞둔 분이십니다. 업무 자동화, 작업 도구 개발하시는 분이시고, 궁금한 점을 여쭤보면 항상 마무리는 Chat GPT에게 물어보라는 답변 뿐입니다. 유료 구독으로 사용하시는데, 사용량을 초과할 정도로 의존하십니다. 주 스택도 달라서 교류가 없습니다. 가장 걸리는 부분은, 입사한 지 6개월이 지났는데 회사와 함께 성장하고 있다는 느낌이 단 하나도 들지 않습니다. 개발과 상관 없는 자격증을 따라고 하며, 어디까지나 외부 사업을 따기 위한 인력 채우기 용도입니다. 저는 직장 말고도 창업 팀에서 활동 중입니다. > 졸업 전부터 창업 지원 사업에 신청하여 동료들과 함께 활동하고 있습니다. 대학 창업 사업에서 시작하여 좋은 평가를 받고, 기업 대표이신 멘토님과 함께 계약도 체결했습니다. 올해도 규모가 있는 창업 지원 사업에 신청하여 이어 갈 생각입니다. 현재 제 생각입니다. > 직장에서도 개인플레이 중이고, 성장을 경험하지 못 하고, 창업 팀에서 성과가 보이니 창업 팀에 마음이 갑니다. 물론 창업팀에서도 개발 팀에서 낸 성과가 아니지만 마음 맞는 팀원들과 멘토님의 열정적인 모습에, 함께 쏟고 싶은 마음이 커집니다. 마음 같아서는 올해 창업 지원 사업에 선정된다면, 직장을 내려놓고 도전해보고 싶습니다. '별 거 없는 스펙으로 직장에 뭘 바라겠나'라는 생각이 들면서 창업팀에서 협업하며 경험을 쌓는 것도 좋아보였습니다. 물론 열정페이 또는 최저임금에 한참 못 미치는 정도의 금액을 받겠지만, 이쪽 방향이 제게는 더 도움이 될 것 같다는 생각이 있습니다. 조언을 듣고 싶습니다. > 위 내용은 어디까지나 제 바램이고 생각입니다. 저는 아직 사회에 발을 들인 지 6개월 밖에 되지 않았습니다. 제가 모르고 있는 현실이 있거나, 잘못된 생각을 가지고 있다면 알려주시면 감사하겠습니다ㅠ

Ai 안드로이드 개발자 퇴사 질문있습니다

이번에 신입으로 Si 개발직이 취직되어 다니고있는데 Ai를써서 결과물을 내는데 급급해 이해도 못한채 gpt만갈기다 6개월을 보냈습니다.. SI특성상 일을빨리안마치면 압박을 줘 이해보단 AI를 써서 오류고치고 하더라고요.. 이해를하기전 ai한테주면 코드까지 주니까요 생각도안하고 앱을 개발해 이건 아니다 싶어서 퇴사를 생각하고 있습니다.. 제가 늦은나이에 신입으로 들어간거라 좀더 경력을쌓고(포폴쌓고) 서비스 회사를 노려보는게 좋을까요? 시간만 버리다 오는것같아 너무 현타가 옵니다.. 인생이 여기서 멈춘것같습니다. 차근차근 뜯고싶어도 그럴수없는 환경이에요

개발자의 ChatGPT, Claude, Cursor 등 LLM 활용 어떻게 생각하시나요?

안녕하세요! 최근 많은 개발자가 ChatGPT, Claude, Cursor 등의 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 개발 생산성을 높이고 있습니다. 일각에서는 LLM이 개발 속도를 높이고 학습을 돕는다고 보지만, 반대로 개발 실력 저하를 우려하는 의견도 있습니다. Q. LLM의 활용이 개발자에게 미치는 영향은 어떻게 생각하시나요? (투표에 글자수 제한 때문에 아래 적겠습니다.) 1. 긍정적이다 - LLM을 잘 활용하는 개발자가 더 빠르게 성장하고 경쟁력을 가질 것이다. 2. 부정적이다 - 기본적인 CS 지식과 문제 해결 능력이 더 중요하며, LLM 의존은 실력 향상에 방해가 된다.

백엔드 플젝 디벨롭 할 부분

작년에 졸업 프로젝트로 백엔드 1인 프론트 1인으로 개발했능데 백엔드를 맡았고 개발을 이때 제대로 시작했습니다 Spring boot mysql aws로 개발했고 기능은 로그인,회원가입,gpt api 연결, 채팅(파이어베이스),게시판 이렇게 구현했는데 서버띄우고 도커 배포까지 스스로 다해본 플젝이라 포폴로 사용하고 싶은데 혹시 포폴로 쓰기에 더 괜찮게 디벨롭할 기능이나 사항이 있을까요ㅠㅠ 단순기능으로 포폴쓰기 너무 어렵네요

스프링부트 레이어드 아키텍쳐는 어떤 방식을 권장/선호 하나요?예시있습니다!

전형적인 걸로는 1. Controller > Service > ServiceImpl > Dao > DaoImpl(xml 호출) 이러한 방식이 있습니다. 이번에 변경을 위하여 몇가지를 생각해보았는데 2. Controller > Service > ServiceImpl(mapper 호출 + 비즈니스 로직) 3. Controller > Service > ServiceImpl(Dao 호출 + 비즈니스 로직) + Dao(mapper 호출) 이렇게 2개를 생각하고 있습니다 . 2번의 경우는 dao역할과 비즈니스 로직이 전부 serviceImpl에 들어가있다보니 gpt도 권장하지 않는 방식이고 저도 마음에 잘 들진 않는데 파일이나 소스의 양이 줄어든다는 장점이 있긴 해보입니다. 솔직히 Controller > Service > ServiceImpl > Dao > DaoImpl 처럼 극단적으로 계층을 나누는 것도 생각해보았는데 이렇게 극단적인 것보다는 3번이 나아보이긴 합니다. 다들 몇 번을 권장하나요? 참고로 개인프로젝트입니다! 기존엔 Controller > Service > ServiceImpl > Dao > DaoImpl(sqlSession.~ 호출) 방식을 사용했습니다. 안정성을 위하여 mapper 방식으로 변경할 겸 구조도 변경하는 게 나아보여 질문드립니다! 한가지더, Dao나 DaoImpl 명칭을 Repository.java, RepositoryImpl.java 로 변경하는 거에 대해선 어떻게 생각하시나요?

디자이너가 AR게임을 개발하려면

우선 멍청한 질문 죄송합니다. 코딩은 아예 시작해본 적 없고 중소기업에서 캐릭터 디자인과 애니메이션을 하고 있습니다. 언리얼엔진으로 카메라를 움직이거나 키 애니메이션정도만 만들 수준이고 게임회사가 아니라 게임 개발환경은 전혀 모르는 상태입니다. 목표는 앱 환경에서 제 행동이나 음성을 ChatGPT를 통해 인식해서 캐릭터가 움직이는 AR게임을 만들어 보고 싶습니다. 몇 가지 찾아본 것들이 있는데 우선 무엇부터 시작해야 할 지 모르겠습니다 아래는 제가 찾아본 것들입니다. 1. 유니티엔진에서 AR 라이브러리를 제공하기 때문에 유니티엔진과 C#을 배운다 2. LLM을 이해하기 위해 파이썬을 배운다 3. 앱에서 런칭하기 위해 React와 자바스크립트, 타입스크립트를 배운다 이렇게 공부하는게 맞을까요? 바보같은 질문이지만 저 혼자는 답을 찾을 수 없어서 이곳에 여쭤봅니다 도와주시면 정말 감사하겠습니다ㅠㅠ

스프링 객체지향 책 ,강의추천부탁드려요

백엔드 개발자 희망하는 취준생입니다. 여태는 프로젝트해왔을때 gpt와 블로그로 개발을 해서 좋은 코드에 대한 이해도가 낮고 공부하지 못하였습니다. 예전에 김영한님 강의 mvc까지 듣긴했지만 그때 너무 초보라 잘 모르고 넘어간것 같네요. 지금 공부를 하면서 좋은 코드를 쓰는법 즉 객체지향적으로 자바 스프링을 다루는 법에 대해 공부하고 싶습니다. 혹시 공부하시면서 도움받은 책이나 강의가 있을까요?

국내 rust 커뮤니티가 있을까요?

rust의 매력에 끌려서 입문 중인 주니어 개발자인데요 공식문서나 몇몇 포스팅을 제외하면 자료 찾기가 너무 힘드네요 공식 문서와 gpt의 도움을 받아가며 공부중이긴 한데 혹시 국내에 rust 관련된 정보를 얻을만한 커뮤니티가 있을까요?

사이드 프로젝트 아이디어는 어떤식으로 얻을수있을까요?

현재 직장인 다니는 백엔드 개발자인데 그냥 하루에 한두시간 정도 투자해서 사이드 프로젝트를 만들어보려고 하고 있는데 유튜브 영상보면 사이드 프로젝트로 수익 xxx원 벌었다 이런건 엄청 많은데 정작 어떻게 인사이트를 얻는지 설명은 크게 없더라구요 AI 관련이나 플랫폼 같은것도 결국 서버비나 gpt api 사용료 같은 투자금은 필연적으로 발생할텐데 무자본으로 할수있는 사이드 프로젝트 인사이트를 얻을수 있는 좋은 방법은 없을까요

스프링부트 코드 작성

연합동아리에서 활동 중인 대학생입니다. 프로젝트에서 스프링부트를 사용하는 백엔드를 맡고 있는데, 코드를 작성하는 법을 아직 모르겠습니다. 개념은 알겠으나 말그대로 로직을 직접 작성할때면 감이 너무 안오는데.... 공부를 어떻게 하면 좋을까요? 당장은 gpt한테 답변받은 코드를 위주로 쓰다가 오류가 생기면 그때그때 수정하고 있습니다ㅜ 장기적으로도 이게 좋은 방법은 아니라는걸 알겠는데 Service, Controller에서 로직을 써내려가기가 너무 추상적인 느낌이라 잘 모르겠습니다...ㅜㅜ 너무 답답하네요 스스로도

Si 신입 궁금한 점

이번에 중소기업si 개발자로 취업하게되었습니다. Lg cns 협업기업인데 현재는 교육기간입니다. 파견가게되면 개인 저장장치는 물론 개인 노트북도 반입이 불가하다고 듣게되었습니다. 궁금한게 인터넷도 제한이된다고 들은 것 같은데 모르는 것이 있으면 업무를 보는 중 모르는 것이 있을 때 구글링이나 chat gpt를 사용도 제한되는건가요??

코딩국비듣는 학생인데 gpt의존도 질문입니다.

리액트와 스프링부트로 웹개발을 진행중인데 GPT나 구글링에 너무의존이되요. 그걸 가져다쓰면 이해는가는데 혼자써보라고하면 조금애매한것같아요 의존을많이해도 실무에서도 괜찮을까요?? 너무 걱정됩니다

현업에서 ChatGPT 얼마나 사용하세요?

요즘 AI를 활용하여 코드 짜는건 일상인데요 근데 최소한의 지식만을 가지고 어려운 코드는 AI로 짜는 개발자를 개발자라고 말 할 수 있을까요? 인공지능의 역할과 순수 본인의 개발 지식을 어느정도의 %로 분배해야 맞을까요? 여러분들의 생각이 궁금합니다!

신입 웹개발자의 커리어 전환과 로드맵 설계에 대한 조언을 부탁드립니다

안녕하세요, 저는 현재 일본의 직원 수 약 500명 규모의 SaaS 관련 벤처기업에서 웹개발자로 근무 중인 학부생입니다. 현재 학부 4학년으로 인턴 신분이며, 3개월 차에 접어들었습니다. 정직원 전환이 확정된 상태이지만, 앞으로의 커리어와 성장 방향에 대해 고민이 많아 조언을 구하고자 합니다. 현재 상황 1. 근무 환경과 업무: 저는 Ruby on Rails(백엔드)와 Vue.js(프론트엔드)를 사용하는 웹개발팀에서 주로 백엔드 업무를 맡고 있습니다. 필요 시 프론트엔드도 다루며, 주로 회사 프로덕트의 버그 수정 업무를 수행하고 있습니다. 하지만, 한국에서 원격으로 근무 중이며, 팀 내에서 저만 원격근무라 즉각적인 질문 및 피드백을 받기 어렵고, 회사의 분위기를 파악하기도 힘든 상황입니다. 2. 전공 및 경력: 전기정보공학과를 졸업 예정으로, CS 전공자라고 보기엔 애매한 학과 출신입니다. 이전에는 컴퓨터 비전, 딥러닝, 머신러닝, LLM 등 웹개발과는 관련이 적은 분야에서 프로젝트를 경험했으나, 웹 개발 경험은 전무합니다. 3. 지식 및 준비 부족: 취업 준비 없이 바로 회사에 입사했으며, 현재 CS 지식, 웹 개발 기본 지식, Ruby on Rails와 Vue.js 같은 프레임워크에 대한 이해도가 부족한 상태입니다. 현재는 GPT, Claude, GitHub Copilot 등의 AI 도구를 사용해 주먹구구 식으로 업무를 해결하고 있지만, 이 방식에 한계를 느끼고 있습니다. 4. 커리어 목표: 저는 현재 백엔드 개발자로서 경력을 시작했지만, 장기적으로는 머신러닝 엔지니어나 데이터 엔지니어로 전환하고 싶습니다. 그러나 현재 웹 개발에 대한 이해 부족으로 인해 커리어 전환은 커녕, 현재 맡은 업무조차 비효율적으로 진행되고 있습니다. 5. 불안한 점: 팀원들과의 거리가 느껴지는 원격 근무 환경에서, 사내 분위기 파악이 어렵고 실질적인 피드백을 받기 힘들어 성장 속도가 느리다고 느끼고 있습니다. 이로 인해 업무 수행에 대한 불안감이 커지고 있습니다. 이런 상황에서 저는 다음과 같은 고민을 하고 있습니다: 1. 현재 맡은 업무를 더 효과적으로 수행하기 위해 어떤 기술이나 지식부터 학습해야 할까요? 2. 백엔드 개발자로서 기본기를 다지는 동시에, 머신러닝/데이터 엔지니어로의 커리어 전환을 준비하기 위한 로드맵은 어떻게 설계해야 할까요? 3. 회사 업무와 병행하며, 원격근무 환경에서도 효율적으로 공부하고 성장할 수 있는 방법이 있다면 공유 부탁드립니다. 경험 많으신 개발자분들의 조언을 듣고 싶습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

ReactNative Xcode 16. RCTAppDelegate.h not find

안녕하세요? 에러로 고통받다가 커리어리에 남겨봅니다. ReactNative 프로젝트로 테스트플라이트 배포상태에서 3주가 지나 지난주 Xcode 16으로 업데이트 되었는데요. 그 뒤 ios 버전, 라이브러리 버전 문제는 해결했는데. Xcode 에서 build /ios/프로젝트명/AppDelegate.h 파일에서 #import <RCTAppDelegate.h> 파일을 찾을 수 없다고 나옵니다. 사양 1. M2, Sequoia 2. react-native : 0.74.3 3. Xcode 16.1 문제 해결을 위해 시도한 방법 입니다. 1. #import <React/RCTAppDelegate.h> 바꿔봄 2. #import "AppDelegate.h" 바꿔봄 3. node_module/react-native/React/Base/에서 헤더파일 찾아봄 -> 없음 4. node_module/react-native/ReactCommon/에서 헤더파일 찾아봄 -> 없음 5. 대체할 수 있는 방법 찾아봄 GPT에서 제안한 방법으로 수정 -> 결과 : 파일 찾을 수 없음 #import <UIKit/UIKit.h> #import <React/RCTBridgeDelegate.h> @interface AppDelegate : UIResponder <UIApplicationDelegate, RCTBridgeDelegate> @property (nonatomic, strong) UIWindow *window; @end 6. Xcode에서 경로를 추가해봄 -> 결과 : 파일 찾을 수 없음 6-1. Xcode > BuildSetting > search header 에 경로를 추가했습니다. "$(SRCROOT)/../node_modules/react-native/React", "$(SRCROOT)/../node_modules/react-native/ReactCommon", "$(SRCROOT)/../node_modules/react-native/ReactCommon/cxxreact", "$(SRCROOT)/../node_modules/react-native/Libraries", 6-2. Xcode > BuildSetting > Frame search header에 경로를 추가했습니다. "$(inherited)", "$(SRCROOT)/../node_modules/react-native/React", "$(SRCROOT)/../node_modules/react-native/ReactCommon", 7. pod 재설치, react-native 재설치, 캐시 삭제 및 라이브러리 업데이트 등.. pod.lock, Podfile, node_module, build 파일, DerivedData 폴더 삭제 후 전부 재설치. pod install --repo-update 헤르메스 사용 설정 및 use_frameworks! :linkage => :static 설정 확인. 8. react-native 최신버전(0.76.3)으로 재설치 참고 사이트 및 GPT, Monica 질의응답 공유 링크 https://github.com/facebook/react-native/issues/36611 https://stackoverflow.com/questions/75822104/rctappdelegate-h-file-not-found https://chatgpt.com/share/674e6dcf-89f8-800f-b0e6-4fa2fe58419b https://monica.im/share/chat?shareId=CQ18cvvPvsMc0r3U ** 유의미한 정보를 주신분께 감사의 마음으로 많지는 않지만 스타벅스 커피쿠폰을 드립니다 살려주세요..

프로그래밍 구현능력에 대해서

안녕하십니까 지금 신입으로 일한지 4개월 정도 되는 신입 개발자 입니다. 다름이 아니라 고민이 있어서 커리어리를 통하여 글을 작성해봅니다... 여러 강의 및 공식 문서 여러 유튜브 영상을 통해 만들어보고 싶었던것들을 만들며 어렵게 취업에 성공 하게됬습니다 그런데 아직 제 실력에 대해서 정말 많은 생각과 의문이 많이 듭니다... 포트폴리오를 만들때도 gpt를 많이 사용했고 평소에도 회사 업무도 만들어야할 기능이 있으면 공책으로라도 순서도를 그리며 정확하진 않지만 그래도 어느 흐름으로는 작성을 해야겠다 하면서 업무를 진행하고있는데요 그러다 도저히 안될땐 gpt를 사용해서 로직을 구현하고 업무를 진행 하고있습니다 그런데 사용 하면 할수록 정말 생각지도 못한 방법으로 구현을 하는걸 보고 정말 지금까지 내가 학습했던 방향과 지금 이 업무를 쳐내고 있는 내 자신이 성장은 하고있는건지 자괴감이 많이듭니다... 앞으로 라도 gpt사용을 자제하고 정말 생각이 안나는 로직과 구현은 구글링을 참고해서라도 만들면서 실력을 늘려야할지 의문입니다... 많은 선배님들은 어떻게 로직과 구현능력을 기르셨는지 정말 궁금합니다

개인 프로젝트 피드백 부탁드립니다!! (Next.js + firebase)

안녕하세요! 휴학 중에 개인 프로젝트 한번 만들어봤습니다! 아직 감이 잘 안 잡히다보니 chatGPT에 꽤나 의존했던 것 같습니다. 폴더 구조와 ssr, csr 사용 부분에서 피드백을 받고자 합니다! 또, containers 폴더 안 create 폴더에 있는 RouteChangeListener.tsx를 사용하여 퀴즈를 만들거나 푸는 도중에 현재 페이지를 벗어나려는 움직임을 감지하면 alert 창이 나오도록 설정하였습니다. 제가 생각해봤을 때 페이지가 이동했다가 다시 돌아오는 부분이 비효율적이라고 생각이 들어서 미들웨어나 다른 방법을 통해 해결할 수 있는지 여쭤보고 싶습니다. 감사합니다! 프로젝트 설명 : 퀴즈를 만들고 풀 수 있는 웹페이지 만들어봤습니다! vercel로 배포하였고, PWA 사용하여 모바일에서도 다운로드 가능하게 했습니다! 웹 앱 둘다 가능하지만 웹으로 봐주시는 것을 권장드립니다~!! 프로젝트 기술 스택: Next.js, react-query, zustand, firebase 테스트 아이디: 123@naver.com 테스트 비밀번호: 123123 GitHub 주소 : https://github.com/kmj0973/donquiz Vercel 배포 주소 : https://donquiz.vercel.app/ 따끔한 피드백 주시면 감사드리겠습니다!! 감사합니다!!

프론트엔드의 미래 / 전망

안녕하세요 다음 학기 3-1 학년이 되는 컴퓨터관련 학과 재학생입니다. 군대 전역 후에 프론트에 흥미가 생겨 프론트 관련 공부를 하면서 개발동아리도 들어가 방학에 프로젝트를 앞두고 있는 상태입니다. 헌데, 대학 강의 도중 교수님께서 웹 / 앱 개발 준비하는 친구 특히 프론트엔드 개발을 시작하거나 준비하고 있다면 빠르게 다른 길을 알아봐라 몇 년 이내에 모두 대체 되거나 극 엘리트만 남을 것이다라고 말씀하셨고 주변에서도 계속해서 들려오는 말이 프론트 대체 관련 얘기가 들려오는 거 같습니다. 프론트엔드를 시작한 지 오랜 기간이 되진 않았지만 흥미도 있고 프로젝트도 이어가며 실력을 쌓고 전문성을 갖추고 싶었지만 이런 얘기를 들으니 생각이 많아지는 거 같습니다. 당장에도 GPT를 사용하며 웹 개발을 해가는 와중에 졸업이 아무리 빨라야 2년 뒤인 현실, 그때는 얼마나 발전해 있을 지 감이 안 잡히는 거 같습니다. 발전해 가는 와중에도 프론트엔드 개발자들이 살아남을 수 있는 이유가 있는 지 휘둘리지 않고 가는 게 맞는 지 진심이 담긴 현실적인 조언을 바라며 글을 써봅니다. 절대 프론트엔드를 비하할 목적은 없으며 이제 막 시작한 새싹으로써 질문 드립니다.. 감사합니다.

기업에서 사용하는 자연어 처리 모델에 대한 궁금증이 있습니다.

현재 취업준비생인데 자연어 처리 분야로 목표를 잡고 있습니다. 기업은 대기업이 아니더라도 중소기업, 스타트업 다 생각 중에 있습니다. 자연어 처리 쪽에 궁금한 점이 생겨 질문을 남깁니다. 기업들의 자격조건들을 보면 pytorch나 tensorflow 등 사용 경험이 나왔습니다. 보통 개인적으로 학습할 때는 pytorch나 tensorflow 등을 사용해서 LSTM 같은 모델들을 직접 짜보는 경험들을 하지만 요즘 프로젝트를 진행하면 GPT, Gemma, Huggingface 등 이런 모델들을 불러와서 파인튜닝하고 평가할때만 pytorch를 이용해서 하는 거 같습니다. 실제로 기업에서는 직접 LSTM 같은 모델들을 설계하여 사용하는 지 그 정도 수준의 pytorch 수행능력을 가져야 하나요 아니면 외부 모델 파인튜닝을 더 많이 해서 pytorch의 수준 능력이 고급까지 아니여도 되는 지 궁금합니다.

RAG 를 짜는 중에 도무지 어떤 부분이 문제인지 모르겠습니다.

# JSON 파일에서 FAQ 데이터를 로드하는 함수 def load_faq_data_from_json(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: faq_data = json.load(f) return faq_data # FAQ 데이터 로드 json_file_path = '' faq_data = load_faq_data_from_json(json_file_path) # ChromaDB 클라이언트 및 Embedding 설정 chroma_client = chromadb.Client() # ChromaDB 클라이언트 생성 # 고유한 컬렉션 이름 생성 collection_name = "faq_data_" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") collection = chroma_client.create_collection(collection_name) # LangChain의 Text Splitter 설정 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=512, chunk_overlap=50 ) # OpenAI 임베딩 설정 openai_api_key = '' embedding_function = OpenAIEmbeddings( model="text-embedding-ada-002", openai_api_key=openai_api_key ) # 텍스트 스플리팅 및 임베딩 생성 함수 def split_and_embed_text(text): splitted_texts = text_splitter.split_text(text) print(f"Splitted texts: {splitted_texts}") try: # OpenAIEmbeddings는 embed_documents를 사용합니다. embeddings = embedding_function.embed_documents(splitted_texts) except Exception as e: print(f"임베딩 생성 중 오류 발생: {e}") return None # 임베딩이 제대로 생성되었는지 확인합니다. if embeddings is None or len(embeddings) == 0: print("임베딩 생성 실패") return None # 임베딩을 numpy 배열로 변환 embeddings = np.array(embeddings) print(f"Embeddings shape: {embeddings.shape}") # 임베딩 벡터의 차원을 확인하고 처리합니다. if embeddings.ndim == 1 and embeddings.shape[0] == 1536: # 임베딩이 1차원 배열이고 길이가 1536인 경우 final_embedding = embeddings elif embeddings.ndim == 2 and embeddings.shape[1] == 1536: # 임베딩이 2차원 배열이고 두 번째 차원이 1536인 경우 final_embedding = np.mean(embeddings, axis=0) else: print("임베딩 벡터의 차원이 예상과 다릅니다.") return None print(f"Final embedding shape: {final_embedding.shape}") return final_embedding # FAQ 데이터를 Vector DB에 저장 def store_faq_data_in_vector_db(faq_data, collection): for faq in faq_data: # 'question'과 'answer'가 있는지 확인하고, 'answer'가 None이 아닌지 확인 if 'question' not in faq or 'answer' not in faq or faq['answer'] is None: print(f"누락된 'question' 또는 'answer'로 인해 항목을 건너뜁니다: {faq}") continue # 다음 항목으로 넘어감 # 텍스트 스플리팅 및 임베딩 생성 question_embedding = split_and_embed_text(faq['question']) if question_embedding is None: print(f"Embedding generation failed for question: {faq['question']}") continue # 임베딩이 없으면 다음 질문으로 넘어감 print(f"Generated embedding for question '{faq['question']}': {question_embedding}") # 각 질문에 고유한 ID 생성 faq_id = str(uuid.uuid4()) # 메타데이터에서 None 값을 제거 metadata = {k: v for k, v in {"answer": faq['answer']}.items() if v is not None} # Vector DB에 저장 collection.add( documents=[faq['question']], metadatas=[metadata], ids=[faq_id], embeddings=[question_embedding] ) # 추가 후 임베딩 확인 (저장된 후 곧바로 확인) stored_results = collection.get(ids=[faq_id], include=["embeddings"]) if stored_results['embeddings'] is not None and len(stored_results['embeddings']) > 0: print(f"Embedding for question '{faq['question']}' successfully stored.") else: print(f"Failed to store embedding for question '{faq['question']}'") # FAQ 데이터를 JSON에서 로드하고 저장 store_faq_data_in_vector_db(faq_data, collection) 이렇게 데이터를 저장하고 # 환경 변수에서 API 키 로드 openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") if not openai_api_key: raise ValueError("OpenAI API 키가 설정되지 않았습니다. 환경 변수 OPENAI_API_KEY를 설정하세요.") # OpenAI 임베딩 설정 embedding_function = OpenAIEmbeddings( model="text-embedding-ada-002", openai_api_key=openai_api_key ) # LangChain의 Text Splitter 설정 (일관성 유지) text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=512, chunk_overlap=50 ) # ChromaDB 클라이언트 및 컬렉션 설정 chroma_client = chromadb.Client() collection_name = "faq_data_collection" try: # 이미 존재하는 컬렉션인지 확인하고, 있으면 가져옴 collection = chroma_client.get_collection(name=collection_name) except chromadb.errors.CollectionNotFoundError: # 컬렉션이 존재하지 않을 경우에만 생성 collection = chroma_client.create_collection(name=collection_name) # Vector DB에서 유사 질문 검색 (ChromaDB) def find_similar_question_in_vector_db(new_question_embedding, collection, k=5): results = collection.query(query_embeddings=[new_question_embedding], n_results=k, include=['documents', 'metadatas', 'embeddings']) best_similarity = 0 best_question = None best_answer = None # 검색 결과에서 각 질문의 유사도와 답변을 처리합니다. if 'documents' in results and 'metadatas' in results: documents = results['documents'][0] metadatas = results['metadatas'][0] embeddings = results['embeddings'][0] for i in range(len(documents)): stored_embedding = embeddings[i] metadata = metadatas[i] if stored_embedding is not None: # 코사인 유사도를 통해 유사도를 계산합니다. similarity = cosine_similarity([new_question_embedding], [stored_embedding])[0][0] print(f"유사도: {similarity} for {documents[i]}") # 유사도가 가장 높은 결과를 선택하며, 임계값 이상일 경우에만 선택 if similarity > best_similarity and similarity >= SIMILARITY_THRESHOLD: best_similarity = similarity best_question = documents[i] if isinstance(metadata, list): metadata = metadata[0] best_answer = metadata.get('answer') if isinstance(metadata, dict) else None return best_question, best_answer # Fine-tuned GPT를 사용해 새로운 답변 생성 def gpt_generate_response_from_finetuned_gpt(question, style="의사 A 말투"): prompt = f"다음은 환자의 질문입니다: \"{question}\". 아래 말투를 사용하여 질문에 대해 성실하고 정확한 답변을 작성해주세요.\n\ 말투: {style}" response = client.chat.completions.create( model="", # Fine-tuned된 GPT 모델 ID messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful medical assistant."}, {"role": "user", "content": prompt}, ], max_tokens=300, temperature=0.7, # 답변의 다양성을 조절합니다. ) return response.choices[0].message.content.strip() # 새로운 질문 처리 및 최종 응답 생성 def generate_final_response(new_question, collection): # 텍스트 스플리팅 및 임베딩 생성 splitted_texts = text_splitter.split_text(new_question) new_question_embedding = np.mean(embedding_function.embed_documents(splitted_texts), axis=0) # ChromaDB에서 유사 질문 검색 similar_question, answer = find_similar_question_in_vector_db(new_question_embedding, collection) if similar_question and answer: final_response = f"질문: {new_question}\n유사 질문: {similar_question}\n기본 답변: {answer}" else: generated_answer = gpt_generate_response_from_finetuned_gpt(new_question) final_response = f"질문: {new_question}\nGPT로 생성된 답변: {generated_answer}\n(이 답변은 벡터데이터에서 유사한 답변을 찾을 수 없어 GPT에 의해 생성되었습니다.)" return final_response # 사용자로부터 새로운 질문 입력 받기 new_question = input("새로운 질문을 입력하세요: ") # 최종 응답 생성 response = generate_final_response(new_question, collection) print(response) 로 데이터베이스에서 유사한 질문-답변 쌍을 끌어오려는데 정확히 같은 질문을 넣어도 (이러면 유사도가 1인데) 저장되어있는 답변이 끌어와지질 않네요...

프론트엔드 공부방법에 대해 질문있습니다.

신입으로 프론트엔드 개발자 취업을 준비중입니다. 뭔가 계속 부족하다는 생각이 들어 불안한 마음에 인강만 보면서 공부만 하다가 생각을 바꿔 일단 못하더라도 한번 혼자 만들어 보자는 생각에 한국관광공사API를 이용해서 제가 살고있는 지역코드를 활용하여 지역에 있는 명소를 보여주고 클릭시 모달창으로 상세내용과 카카오지도api로 위치를 보여주는 간단한 사이트를 만들었는데 물론 필요한 기능은 챗GPT나 구글링을 통해 찾아보면서 만들었습니다. 이 정도면 리액트를 더 공부를 해야좋을까요? 아니면 넘어가고 타입스크립트와 next.js를 공부하는게 좋을까요?

프론트엔드 취업에 대해 질문있어요

현재 프론트엔드로 취업을 준비중인 프론트엔드 개발자 취준생입니다. 국비학원 포함해서 공부한지는 1년 조금 넘었는데 그 동안 이력서를 낼려고 해도 제 실력이 아직 많이 부족하다는 생각에 선뜻 이력서를 내지 못하고 계속 공부만 했는데 우선 지금도 실력이 아직 부족하지만 리액트로 axios사용, api 불러와서 화면에 출력, 라우터사용, 지도api 정도는 할 줄 아는 정도이고 무한스크롤, 그 외 기능은 챗GPT와 구글링을 통해 코드를 찾는 정도입니다. 지금은(아래이미지) 한국관광공사API를 가지고 연습겸 정말 간단하게 현재 제가 살고있는 지역의 관광명소를 이미지로 보여주고 이걸 클릭하면 모달창으로 상세정보와 카카오지도 연동으로 위치를 보여지게 만들었는데 혹시 이 정도도 신입으로 이력서를 내면 안되는 실력일까요?

프로젝트 경험이 부족한 4학년 전공자 부트캠프를 해야 할까요?

안녕하세요 경기도권 대학 컴퓨터공학과에 재학중인 4학년 학생입니다. 우선 현재 제 상황을 설명해보겠습니다. 프로젝트는 총 두 번 진행했습니다. 첫 번째 프로젝트는 Django와 chatGPT를 이용한 프로젝트이고 전 이 프로젝트에서 기본적인 API 구현, chatGPT 연동 그리고 rabbitMQ와 celery를 이용하여 chatGPT의 답변을 비동기로 가져오는 기능을 구현했습니다. 두 번째 프로젝트는 Springboot와 Flask와 RVC(음성 변환 AI 오픈소스)를 이용한 프로젝트를 진행했습니다. SpringBoot는 REST API를 작성하는 서버이고 Flask는 RVC AI 모델 서빙만을 위한 서버입니다. 이 프로젝트에서 SpringBoot REST API 구현, CRUD 구현과 Flask 서버 구현을 맡아서 진행했고 AWS EC2 배포, S3, RDS, DOCKER(Compose), Nginx, Github Action(CI/CD)도 구현했습니다. 올해 여름 방학에 알고리즘 스터디를 통해서 주요 자료구조와 알고리즘에 대해 공부하고 공부한 내용을 블로그에 정리했습니다. 코테 문제는 대략 100문제 조금 안되게 풀었습니다. 대충 실력은 실버 4~2까지는 어찌저찌 풀 수 있는데 실버 1 골드 5는 쉬운 건 풀고 어려운 건 못 푸는 수준입니다. 현재는 CS 스터디 진행중이고 이제 시작하는 단계입니다. 자격증은 정처기 있고 올해 11월 SQLD 응시 예정입니다. 첫 번째 프로젝트는 포폴로 쓰기 애매하고.. 두 번째 프로젝트는 Devops 경험은 충분한 것 같은데 Spring으로 구현한 기능은 아주 기본적인 REST API밖에 없고 Flask(AI)가 메인이다 보니 제대로 된 Spring 프로젝트가 없습니다.그래서 제대로 된 Spring 프로젝트를 만드는 게 우선이라 생각합니다. 그럼 혼자서 사이드 프로젝트를 하거나 부트캠프에 들어가서 기초부터 차근차근 배운 후 팀 프로젝트를 진행하는 방법이 있는데 어떻게 해야 할지 고민입니다. 부트캠프는 거의 대부분이 기초부터 하는 커리큘럼이다 보니 최소 6개월은 해야 한다는 단점이 있고 혼자 하는 건 주변에 물어볼 곳도 없고 좀 막막합니다. 대신 결과물이 조그 부족하더라도 6개월보단 덜 걸릴 것 같습니다. 조언 부탁드립니다..

docker에 redis 오류 질문드립니다

안녕하세요 현재 개인프로젝트를 진행하고있습니다. 문제가 있는데, docker에서 app(springboot) + mysql + redis container를 만들어서 docker-compose.yml로 띄운후 localhost:8080 접속시 <오류 내용> Caused by: io.netty.channel.AbstractChannel$AnnotatedConnectException: Connection refused: localhost/127.0.0.1:6379 Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused 이렇게 오류가 발생하는데 자꾸 redis가 localhost로 뜨는데 docker-compose 설정에는 문제가 없어보이는데 한번 봐주시면 감사하겠습니다 1. docker-compose.yml - db 접속정보와 redis 비밀번호는 지우고 코드를 올렸습니다 - redis 비밀번호는 서버에서 확인했습니다. - redis-cli 명령어로 ping-pong 확인했습니다. - app안에 redis와 db(mysql) 같은 네트워크 보고있음 확인했습니다. - 외부 접속 허용하기 위해 redis,.conf 에 bind 0.0.0.0수정 확인했습니다. - 맥 방화벽도 껐습니다. 2. application.properties -redis 설정정보에 ${SPRING_REDIS_PORT:6379} 이렇게 바인딩도 해봤습니다 -db접속 되는지 확인해봤습니다 아래의 코드를 첨부했습니다. 구글 검색과 gpt검색으로 해결방안 전부 시도해봤지만 자꾸 localhost로 뜨니까 진척도 없고 답답합니다... docker를 처음 사용해보는거라 부족한점이 많은데 어떤 부분에 이해도가 필요한지 봐주시면 정말 감사하겠습니다.

GPT의존을 줄이고 싶습니다..

안녕하세요. 이제 대학교4학년(컴공)을 졸업하고 부트캠프7개월+짜잘한 교육과 대외 동아리를 듣고 회사생활을 시작한 주니어소프트웨어 개발자입니다. 부트캠프때 웹프론트를 배우면서 기본지식들을 습득하고 프로젝트들을 해보았지만 기본지식을 어떻게 활용할지 몰라 GPT와 티키타카하며 개발을 해왔습니다. 아무래도 짧은시간에 산출물을 만들어 내야하기 때문에 GPT의존도가 높아질 수 밖에 없었다고 생각이 듭니다.. 취업전에 다시 기초를 닦으면서 공부하며 회사에 들어가면 세밀하게 배울줄 알고 있었는데 막상 취업해보니 대표님이 간단한 프론트과제를 주시면 머리속에 어떻게 해야할지 구상은 되지만 코드로 치기가 어려워 GPT에 의존하게 되었습니다. 구글링이나 스택오버플로우를 통해 하나하나 만들어가려고 했지만 구현과제 시간이 또 있어서 급한 마음에 또 GPT를 쓰게되는데.. 이렇게 되면 실력이 안늘것같아 걱정입니다.. 지금 수습기간이라 이런이야기를 하면 수습종료될것같기도 해서 여기에 질문올려봅니다

앱 개발자 취업에 대해 궁금합니다!

지금 대학교4학년 25살 남 졸업 예정자 입니다. 취업에 대해 많은 고민이 있습니다. 일단 제가 하고 싶은건 프론트엔드 개발자입니다. 그리고 지금까지 해 왔던 프로젝트 총 3개가 안드로이드 앱 프로젝트 입니다. 1. 카카오와 관광공사 공모전에서 장려상을 받았으며 이 프로젝트는 지도를 이용하여 자신이 지니고 있는 알레르기릉 통하여 음식점을 추천해 주는 어플입니다. (스토어에 출시까지 해봤습니다.) 2.3은 한이음 참여한것 입니다.(상x) 2. 딥러닝을 이용한 회인식 어플을 만들었습니다. (스토어에 출시까지 해봤습니다.) 3. gpt기반 챗봇 아파트 가격 알려주는 어플 만들었습니다. 이런 상황이라 앱 프론트엔드 쪽으로 가면 어떨까? 라는 생각을 하고 있습니다. 지금까지 프로젝트에서 사용한 기술은 flutter, RN입니다. 가지고 있는 자격증은 정처기(필기)이며 실기 공부 중입니다. 이렇게 준비 해봤는데 어떤식으로 준비해봐야하나요.. 졸업하고 좀 빨리 취직하고 싶은데 괜찮을까요? 더 준비를 해야하는 상황일까요??

프론트엔드 지망생. 한심하지만 길어진 공백. 잃어버린 공부 방향성. 조언이나 의견 부탁해도 될까요 ?

안녕하세요. 커리어리에서 자주 질문하면서 현직 개발자분들의 다양한 의견을 듣고 많은 도움을 받고있는 취준생입니다. 그 중엔 가끔 쓴소리하시는 분들도 계시지만 그런 부분들이 진심으로 제 고민거리에 대해 생각해주시는 거 같아 오히려 믿을만한 이야기구나 하고 받아들이는 경우도 많네요. 본론부터 말하자면 공부방향을 제대로 잡지 못하는 듯 하여 현업 분들이나 저와 같은 취준생 위치에 있는 분들의 다양한 의견을 듣고 싶습니다. 저는 국비를 수료 후 근 1년 가까이 개발에 손을 놓아 공백이 있습니다. 수료 후 5개월 정도는 만들어 진 협업 포폴로 이력서를 내면서 알고리즘 공부하고 간간히 그렇게 보냈구요. 그후 6~7개월 정도는 금전적인 문제로 공장,업체 단기알바 등을 하며 아예 공부에 손을 놓게 되었습니다.. (구차한 변명이지만 별 수없죠. 후에 면접 기회가 생겨도 이 공백에 대한 답변은 이렇게 할 수밖에 없을듯해요.) 아무튼 현재 다시 마음을 다잡고 배워왔던 것들을 복습하며 공부에 다시 전념하고 있습니다. 1~2달 전부터 쇼핑몰 프로젝트 하나를 만들고 있고요 (서버리스 서비스를 이용해서 db 연동하고 혼자 만들고 있습니다). 추가로 JS DeepDive 정독하면서 좀 중요하다 싶은 개념은 노션에 따로 정리해두고 다시 읽어보면서 눈에 익히고 있습니다. 그리고 기술면접 대비 질문들도 인터넷에서 찾아보면서 마찬가지로 노션에 정리하고 있고요. 네트워크 부분을 정확히 짚고가고 싶어서 인프런에 속성정리된 네트워크 강의 정독했습니다. 추가로 제가 next.js 로 공부했는데 react 기반 프레임워크지만 react와는 또 사소한 여러 차이점이 있는 거 같아 (ex. 페이지 라우팅 방식, csr 과 ssr 등) 유데미에 근본강의로 불리는 강의 (redux 도 같이 배우는) 구매해서 듣고 있습니다. 얼마전에는 타입스크립트 강의를 완강했는데 그 때쯔음부터 뭔가 내가 제대로 하고 있는게 맞나? 의문이 들고 있습니다. 스스로 불가피한 공백은 만들어 버렸지, 제대로 배포되는 프로젝트도 없지, 그렇다고 나이가 적은 것도 아니지 (아직 30은 아니지만 곧이라...)..이런 불안감들이 계속 머리속에 멤도니 잡생각이 많이 나고, 그러다보니 뭔가 열심히 공부는 하는데 확신이 안 섭니다. 객관적으로 보면 스스로에 대한 결핍이 좀 심해진것도 같구요. 며칠 전에 프로젝트 하다 z-Index 문제로 몇 시간을 chatgpt, 구글링을 하며 씨름하다 보니 아..css도 아직 모자란가? 라는 생각이 들어서 풀강의로 잘 정리된 css 강의도 하나 들을까? 이런 생각도 하고...css 생각하다보니 sass도 배워야 할 거 같고..그렇게 찾아보면 요즘 편리하게 tailwind 도 많이 쓴다는데 이것도 배워야겠지? ..막 그냥 바람결 제대로 만난 갈대마냥 막 흔들거려요. 글을 훑어보니 너무 제 감정에 치우쳐서 막 휘갈긴거 같네요. 긴 글 정독하기 싫은분들도 많으실 듯 하여 간략히 정리해 보겠습니다. 1. 현재 국비 수료 후 공백이 1년 넘게 있으나, 그 공백기는 개인사정? (금전문제) 등의 이유로 딱히 개발부분에 있어 뭔가 월등히 노력한 부분을 어필할 게 없음 2. 제대로 배포되고 있는 프로젝트도 없는 상황에 현재는 쇼핑몰 개인 프로젝트 하나 하고 있음 (서버리스로 DB 연동, 개인 프로젝트) 3. 그 밖에 유데미의 react 핵심강의 듣고 있고, js deepDive 정독, 기술면접 대비 질문들을 노션에 정리하며 관련 개념들을 상기하며 공부 중 (알고리즘은 따로 공부 안하고 있습니다. 혹 이 부분 중요하다 생각되시면 의견부탁드립니다.) 4. 현재 목표는 올해 안에 최소 2개의 프로젝트를 배포과정까지 끝내고(1개는 가능하면 협업으로) 연말 쯤 부터 이력서 미친듯이 넣고자 함. (현재 최종목표는 중소기업입니다. 워라벨, 연봉 크게 안따지고 최소한 배우고 성장할 배경이 되는 기업을 목표로 두고 있습니다. 중소에 그런 기업이 별로 없겠지만요..) 뭘 더해야 할까요? 그리고 이 상황에 백엔드 공부하는 건 좀 어리석은 짓인가요? (백엔드 기반 지식도 어느정도 필요하다고 하는데 전 그 정도를 모르겠어요) 여러분의 솔직한 의견 부탁드립니다. (걍 개발자 때려쳐라. 넌 답없다. 같은 솔직발언도 괜찮습니다. 제가 우둔하고 고집머리는 쎄서 그런 말 들어도 쉽게 포기 못하는 성격이지만...모르죠. 여러 사람들이 같은 식의 답변을 한다면 또 되새겨서 다시 생각해 볼 수도 있고요. 지금이 갈림길인 거 같습니다. 마음을 제대로 다잡고 영끌하던지, 아니면 그러고싶지는 않지만 포기해야하는지)