- 활용 기술: Python, OpenAI API, Streamlit,
- 교육 일자 및 기간: 2024년 4월 23일 | 2일간 진행
AI 기술이 일의 방식 자체를 빠르게 변화시키고 있는 지금, 기업 현장에서는 실질적인 업무에 적용 가능한 생성형 AI 활용법을 익히는 것이 중요해졌습니다. 단순 개념 이해를 넘어서 실제 서비스를 개발하고, 자동화할 수 있는 역량이 새로운 경쟁력이 되고 있기 때문입니다. 지난 4월, 이와 같은 수요에 맞춰 개최된 ‘OpenAI API를 사용한 생성 AI 서비스 개발’ 교육은 실무 중심의 구성과 고급 실습 위주 커리큘럼으로 많은 참여자에게 큰 인사이트를 제공했습니다.
핵심 기술을 기반으로 한 실전 교육
본 교육은 생성형 AI의 대표 API인 OpenAI 플랫폼을 중심으로 구성되었으며, GPT 계열 모델의 기능을 활용한 서비스 개발 기초부터 고급 자동화 시스템 구축까지 전반을 다루었습니다. 특히, ChatGPT와 같은 대형 언어 모델의 응용 기술에 집중하면서, 실제 업무에 접목 가능한 다양한 사례 기반 실습이 진행된 것이 특징입니다.
1일차 – OpenAI API의 핵심 개념과 실습
교육 첫날은 생성형 AI 모델의 구조와 활용 원리를 이해하는 데 집중했습니다. 참가자들은 OpenAI의 여러 API, 특히 Chat Completion API의 다양한 파라미터를 직접 다뤄보며 텍스트 생성 원리를 체험했습니다. 예를 들어 messages, temperature, stop 등의 설정을 조합하며 원하는 서비스 로직에 맞는 동작을 구현해보는 실습이 반복되었습니다.
또한, Open 모델 (Llama 시리즈)과 Closed 모델 (GPT 등)의 장단점을 비교함으로써 향후 어떤 방식의 AI를 채택해야 할지 판단할 수 있는 기준도 제공되었습니다. 실제로 참가자들은 Slack API 연동을 통해 나만의 Slack 봇을 만들어보고, Streamlit을 활용해 챗봇 앱을 개발하며 생성형 AI의 구체적인 활용법을 손에 익혔습니다.
첫날 실습 예시:
- 다양한 프롬프트 엔지니어링 기법 이해 및 구현
- 긴 텍스트 입력에 대한 스마트 요약 기능 설계
- 외부 API 연동을 통한 자동응답형 Slack 챗봇 만들기
- Streamlit을 이용한 간편 웹 챗봇 구축
이러한 실습을 통해 참가자들은 생성형 AI API의 기본적인 동작 원리는 물론, 서비스 개발 시 유의할 점과 실제 적용 가능성까지 폭넓게 체험할 수 있었습니다.
2일차 – GPT의 한계를 넘는 고급 기술 습득
이튿날에는 GPT 모델의 현존 한계를 극복하는 고급 전략을 중심으로 강의와 실습이 이어졌습니다. 특히 GPT가 대화맥락을 잃거나 잘못된 정보를 생성하는 문제, 즉 ‘환각(Hallucination)’ 현상을 완화하기 위한 방향으로 Vector DB, Langchain, Assistants API 등의 기술이 소개되었습니다.
Assistants API는 별도의 추가 패키지 없이도 고급 기능을 구현할 수 있다는 장점이 있어 교육의 핵심 주제로 다뤄졌습니다. Retrieval 기능으로 전문 지식에 접근하거나, Function Calling을 통해 외부 API와 자동으로 연동되는 시스템을 구성하는 등 실제 비즈니스 응용에 적합한 기술들이 실습을 통해 소개되었습니다.
2일차 주요 프로젝트:
- GPTs 클론 프로젝트 – Streamlit과 Vector DB를 활용한 지식 기반 챗봇 구축
- Auto-GPT 프로젝트 – Functions 호출로 연속 작업을 수행하는 자동 서비스 설계
참가자들은 이론만 학습하는 것이 아니라, 실제 솔루션에 적용 가능한 프로젝트를 직접 완성해보며 복잡한 AI 시스템의 작동 메커니즘을 깊이 이해하는 시간을 가졌습니다.
참가자들이 얻은 실질적 효과
이번 교육을 통해 참가자들은 생성형 AI 기술의 구조적 이해는 물론, OpenAI API를 활용한 실제 서비스 개발 역량까지 실전 감각을 익혔습니다. 단순히 텍스트를 출력하는 모델을 넘어서, 외부 시스템과 연결되고 맥락을 유지할 수 있는 지능적인 챗봇이나 업무 자동화 기능을 구현하는 데 필요한 모든 핵심 요소를 체득할 수 있었습니다.
특히 GPTs 클론을 개발하면서는 Vector DB를 활용한 전문 데이터 기반 검색 챗봇 구축에 대한 감을 익혔고, Auto-GPT 프로젝트에서는 함수 호출 및 자체 AI 액션 설계 등 보다 복잡한 시나리오도 직접 구현해보았습니다. 이를 통해 AI를 이용한 제품 및 서비스에 대한 실질적인 아이디어도 함께 얻을 수 있었던 시간이었다는 후기가 많았습니다.
실무 적용에 강력한 무기가 될 교육
단 2일간의 교육이었지만, 생성형 AI의 핵심부터 고급 응용에 이르기까지 꽉 찬 커리큘럼이 인상적이었습니다. 특히 기술적인 시야 확장은 물론, 바로 현업에 활용 가능한 실습 위주의 구성은 실무 개발자, 기획자, 그리고 AI 기술 도입을 준비 중인 기업 관계자 모두에게 실질적인 도움이 되었습니다.
생성형 AI에 관심이 있지만 실제 서비스로 어떻게 구현할지 고민이라면, 이러한 실전 기반 교육을 통해 현실적인 접근법과 함께 미래의 가능성을 가늠해보는 것도 좋은 선택이 될 것입니다.
