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비속어를 필터링하는 API 중에 성능이 우수하고 저희가 사용할 수 있는 API가 있을까요?

→ 구글 API 추천 (데이터가 많은 회사가 비속어 필터링을 잘한다.)

→ 추가로 성능 보다는 프로젝트에 더 적용하기 쉬운 기술을 선택하는 것을 추천

채팅에 대한 응답을 생성하려 할 때, 비용절감하기 위해 토큰 제거 관련 질문?

→ 불용어 처리는 좋은 아이디어 같다.

→ 많은 시간을 쏟기 보다는 다른 기술적인 부분에 투자하는 것을 추천한다.

→ 캐싱 기법 (API 호출시 현업에서 자주 사용하는 기법)

무엇을 캐싱? 동일한 퀘스천을 반복적으로 던질경우(매크로) 비용이 천문학적으로 낼 수 있기 때문에 ex) 구글 번역 API 호출

방지하기 위해서, 동일한 질문은 이미 갖고 있는 응답을 DB나 메모리 단에서 응답한다. (굳이 API를 호출할 필요 없으니까~) (실제 게임회사에서 많이 쓰는 방법이다.)

추후 최적화를 할 때 좋은 아이디어라고 생각한다.

파이썬 서버

→ 플라스크 추천 (가장 빠르고 쉽게 적용할 수 있기 때문에)

→ 인생 교훈 ! 코딩을 공부할 때는 복잡한 것을 학습하기 보다는 쉬운 방향으로 학습하고 추후에 복잡한 내용을 학습하기를 추천

인공지능 개발자가 커리어 방향이 아니라면, 모델을 만들지 마라. 만들 필요가 없다. AI 리서치, AI 엔지니어라는 2가지 직무가 있는데

AI 리서치는 모델 개발을 잘 할 수 있는 능력을 요한다. (이쪽 직무를 희망하지 않는다면 모델 개발을 할 필요 없다.)

AI 엔지니어(엔지니어)는 좋은 모델 또는 API를 활용하여, 서비스 기획에 초점을 맞추서 개발하는 역량을 요한다.

구체적으로 어떤 엔지니어로 갈껀지 명확히 정하고 전략을 관련 엔지니어 작업으로 깊게 해야한다. 예를 들어 백엔드 엔지니어를 하려한다면 다양한 프레임워크를 알 필요는 없다 하지만 하나의 기술 스택에서 전문지식을 쌓아야한다. (신입 기준, 학습을 시켜서 하기 때문에 러닝커브와 학습 의지를 평가한다.) 하나의 기술 스택에서 배웠던 점을 명확하게 설명할 수 있을 만큼 학습해야한다.