[한상호] 3장 : AI로 쉽고 빠르게 데이터 활용하기

3장/한상호.md

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+# 🔖 Ch3. AI로 쉽고 빠르게 데이터 활용하기
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+> 작성 일자 : 2025.12.28 / 작성자 : 한상호
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+## 💫 기억에 남는 문구
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+- `p.163`: LLMOps는 LLM의 배포, 관리, 모니터링을 위한 운영 기법과 도구들을 의미합니다.
+- `p.171`: 퓨샷이란 프롬프트에 몇 가지 예시 답변을 입력하는 기법입니다.
+- `p.174`: LLM 기반 ReAct 방법은 다양한 벤치마크에서 모방 학습과 강화 학습에 비해 더 높은 답변 성능을 보여준다고 합니다.
+- `p.185`: 이를 위해 사용자의 질문 의도를 명확히 파악하고 적절한 답을 전달할 수 있는 라우터 슈퍼바이저 체인을 구현했습니다.
+- `p.216`: 푸시다운은 쿼리 연산을 스토리지 계층으로 한 단계 내려서 데이터 로드 비용을 최소화하는 기술입니다.
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+## 💡 느낀 점
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+1. 3장을 읽으면서, 핵심적인 가치는 `데이터`라는 것을 많이 느꼈다. 그렇기에 이를 잘 저장하고, 시각화 하고, 유의미한 결과를 도출해 낼 수 있는 능력과 파이프라인을 구축하는 것이 백엔드 개발자에게 필요한 역량인 듯하다. 그 중에서도 데이터를 잘 보존하기 위한 구조를 설계하는 것이 우선인 것 같다.
+2. 이에 대한 일환으로, 최근 원타임에서 2025년 결산 통계를 한 번 뽑아보았다. 이를 통해서 여러가지 유의미한 인사이트도 얻을 수 있었고, 앞으로의 방향성에 대해서도 대략적으로 감을 잡을 수 있었다. 그동안에는 개발에 급급해 데이터를 어떻게 다루어야 하는지에 대해서는 생각해 보지 못 한 것 같다. 결국에는 데이터 싸움이므로 앞으로는 이러한 부분들도 잘 고려하면서 설계를 하고 싶다.
+3. Text To SQL이라는 기술이 굉장히 매력적이고, 또 가치가 있는 것이라고 느꼈기에 관심이 있는 상태였다. 마침 3장에서 이에 대한 내용이 자세히 나와서 흥미롭게 읽을 수 있었고, 만약 이후에 내가 관련 기술을 구현하게 된다면 다시 읽어보며 도움을 얻을 수 있을 듯하다.
+4. 1장에는 비교적 내용이 쉬웠기에 약간 실망했지만, 2장부터 기술적인 이야기들이 딥하게 나와 재미있게 학습하는 기분이라 좋았다. 또한 배민의 비즈니스 적인 관점에서 문제를 정의 -> 설계 -> 해결하는 과정들을 함께 따라가며, 나도 나중에 복잡한 비즈니스 요구사항을 받았을 때 어떻게 풀어가야 할지 생각해보게 되었다.