AI & API

GPT-4를 기반으로 한 Cursor 에디터를 업무에 도입해봤다. Copilot과 달리 대화형 인터페이스와 코드베이스 전체를 컨텍스트로 활용하는 방식이 인상적이었다. 리팩토링과 버그 수정에서 특히 유용했다.

GPT-4의 Function Calling 기능을 활용해 챗봇에 외부 API 데이터를 연동했다. 기존 프롬프트 엔지니어링보다 훨씬 안정적으로 구조화된 응답을 받을 수 있었다.

GPT-4의 Function Calling 기능을 활용해 외부 API와 연동하는 챗봇을 구현했다. 단순 텍스트 응답을 넘어 실시간 데이터 조회가 가능해졌다.

AI 기반 코드 에디터인 Cursor를 일주일 정도 사용해봤다. VSCode 포크 기반이라 익숙한 환경에서 Copilot보다 강력한 컨텍스트 인식을 제공한다는 점이 특징이다.

복잡한 요구사항을 처리하기 위해 여러 프롬프트를 순차적으로 실행하는 체이닝 패턴을 도입했다. 단일 프롬프트 대비 정확도가 향상되었고, 중간 결과를 검증할 수 있어 디버깅도 용이해졌다.

사내 문서 요약 기능을 개발하면서 GPT-4 API의 프롬프트 설계 패턴을 정리했다. Few-shot learning과 역할 부여, 구조화된 출력 요청이 가장 효과적이었다.

GPT-3.5/4 모델에 추가된 Function Calling 기능을 실무에 적용해봤다. 날씨 API와 사내 데이터베이스 조회를 자연어로 처리하는 챗봇을 구현하면서 겪은 시행착오를 정리한다.

VS Code 포크 기반의 AI 에디터 Cursor를 일주일 정도 써봤다. GPT-4 기반 자동완성과 채팅 기능이 생각보다 실용적이었고, 특히 보일러플레이트 코드 작성에서 시간을 많이 아낄 수 있었다.

GPT-4 API를 활용해 사내 문서 검색 시스템을 만들었다. 벡터 DB와 임베딩을 활용한 semantic search 구현 과정을 정리했다.

사내 고객 문의 자동 분류 시스템을 구축하면서 프롬프트 관리의 필요성을 느꼈다. 템플릿 기반 프롬프트 시스템을 만들어 유지보수성을 개선한 과정을 기록한다.