AI
데이터 지옥과 AI 천국을 오가는 여정
두줄요약
데이터가 AI의 기반이라는 점을 프로젝트 경험을 바탕으로 정리했습니다. 메타스토어, 중간지 DB, RAG와 Memory를 통한 실험과 앞으로의 방향도 소개했습니다.
핵심 내용
- 데이터는 AI 활용의 기반이며, AI만으로는 충분하지 않고 도메인 데이터와 메타데이터 이해가 필수라는 관점
- 프로젝트 경험을 통해 더미 데이터, 전문 용어 차이, 데이터 이행 문제, 사용자 의도 불일치 같은 공통 패턴을 정리
- 메타스토어, 중간지 DB, RAG와 Memory를 결합한 접근으로 데이터와 AI의 간극을 줄이는 실험 소개
- Assistant에서 Advisor, Agent로의 AI 진화 단계와 다중 에이전트 협업, 지능형 데이터 관리의 방향 제시
적용해볼 점
- 원천 데이터 직결보다 비즈니스 중심 중간 계층과 메타데이터 관리 체계 우선 검토
- 도메인 용어, 업무 규칙, 사용자 맥락을 함께 반영하는 지식 구성 필요
- 검색과 응답 품질 개선을 위해 대화 기록과 피드백을 활용한 지속적 학습 구조 고려
