AI 엔지니어의 실무

LLM 챗봇 서비스 - 구조

LLM 챗봇 서비스 - 설계

서비스 구조

• 기능 모듈 흐름 및 정의
• 대화 유형 분기 설계
• 가드레일 설계

기반 정책

• 요금제/사용량
• 히스토리 관리
• 보안 및 권한 관리

모델 개발

• 프롬프트 구조 설계
• Embedding 모델 및 방법
• RAG 구조 설계
• 응답 품질 테스트 플랜

인프라

• 모델 배포 방식
• 스케일링 전략
• 로그/모니터링 시스템
• 보안 설계

LLM 챗봇 서비스 - 개발

데이터 수집

• Source Data 정리 및 통합
• In-house DB / Vector DB 구축
• Embedding & Indexing

AI 및 ML 모델 개발

• 프롬프트 엔지니어링
• LLM Fine-Tuning 및 평가
• RAG 모델 구축
• 분석/예측 모델 개발

백엔드 개발

• API 서버 및 비즈니스 로직 구현
• 외부 API 연동
• 시스템 동작 검증

운영 및 관리

• 장애/에러 로깅
• 모니터링 관리
• 성능 테스트
• 사용자 피드백 관리

Skill Set

Hark Skill

Persona

“나를 보여줄 수 있는 프로젝트를 누군가와 함께 1개라도 해보자!”

Why에 대한 논리가 정말 중요하다.

결론

• 기술 변화에 휩쓸리지 않기
• 모든 일을 혼자 감당할 수 없음을 인식하기
• 직군보다 역할과 업무 적합성에 집중하기
• AI 개발자로서 윤리적 책임을 갖기