오늘은 새로운 강의 내용을 듣기 강의실과 자리도 모두 바뀌었습니다.
그래서 더 긴장되고 걱정도 많은 하루였던 것 같습니다.
강의를 시작하고 나서 강사님께서도 코딩을 할 때 직접하는 건 10이고 90은 AI가 대체해서 하는 경우가 많다고 합니다.
AI가 자신의 만든 코드보다 더 나을 때도 있다고 할 정도로요.
그래서 이젠 개발보단 글쓰기와 커뮤니케이션 능력이 중요하다고 합니다.
'질문이 지시'
AI에게 단순 부탁과 질문은 AI의 기능을 전부 이끌기 어렵다고 합니다.
그렇기에 AI에게 명확한 계획과 지시하는 방법을 익혀야 한다고 합니다.

보다 좋은 AI 답변을 이끌어내는 핵심 원칙



보다 좋은 답변을 이끌어내기 위해선 첫 지시문 작성에 충분한 시간을 들여한다고 합니다.
AI에게 역할을 부여하고 어떤 상황과 필요한 정보가 필요한지 어떤 형식을로 결과물을 받을지에 대한 고민을 오래하여 첫지시를 하면 더 좋은 답을 이끌어낼 수 있다고합니다.
가끔 AI를 쓰다보면 내가 원하지 않는 답변을 하거나 너무 길고 다른 이야기를 한 대화에 하다보면 엉뚱한 답을 내놓기도 하는데,
이런 역할을 주면 AI가 어디로 가야할지 알 수 있습니다.
LLM은 텍스트를 처리할 문장이나 단어가 아니라 토큰이라는 단위로 인식합니다.
일단 토큰이란 텍스트를 잘게 쪼갠 기본 단위로 이는 단어 하나일 수도, 단어의 일부분이거나 조사, 어미, 공백이나 특수 기호 일 수도 있습니다.
토큰 수 = 연산 비용이기에 LLM의 성능과 효율은 토큰 수에 따라 결정됩니다.
그렇기에 많은 토큰을 사용할수록 처리 시간이 늘고 비용도 증가하게 됩니다.
한국어 vs 영어
언어마다 문법과 구조가 다르기에 토큰화 방식도 다릅니다.
영어는 상대적으로 한국어보단 단순하여 토큰화가 명확하고 오류가 적습니다. 또한 대부분의 LLM은 영어 데이터를 훨씬 많이 학습하였기에 영어로 지시하는 것이 효율적인 측면이나 LLM의 성능을 끌어내는데 유리할 수 있습니다.



환경 변수
운영 체제나 앱이 실행될 때 필요한 설정값을 저장해 놓은 변수
보통 담는 것들:
- 데이터베이스 비밀번호
- API 키 (예: 구글 맵 키)
- 포트 번호
- 개발/운영 모드 구분
환경 변수로 저장하는 이유
- 보안
- 코드에 비밀번호 같은 걸 직접 박아두면 위험
- 유연성
- 코드 바꾸지 않고도 설정만 바꿔서 환경을 바꿀 수 있음
- 협업 편함
- 팀원이 각자 .env 파일만 맞춰서 쓰면, 코드 충돌 없이 잘 돌아감
- 환경변수를 명시하고, 애플리케이션 구동 시에 자동 로딩하여 활용
visual studio code 설치
- C: 드라이브에 work 폴더 만들기
- 그 안에 abcbootcamp 폴더 만들기
- abcbootcamp 폴더를 VS Code로 열기



.env는 API 키 같은 민감한 정보를 저장하는 설정 파일

,requirements.txt는 프로젝트에서 사용한 파이썬 라이브러리 목록을 적어두는 설치용 파일

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