[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI 캠프 10기] 23주차 회고

 

1. Intro

이번주는 파이널 프로젝트 5주차이다. 금요일에 중간 발표날이었기 때문에 거의 1주일 내내 ppt만들고 수정만 한 것 같다. 멘토님이 빡빡하게 피드백을 해주시고, 그 부분대로 최대한 개선했기 때문에 성공적으로 발표를 마칠 수 있었다고 생각한다. 

2. 이번 주 했던 일들

이번주는 ppt 준비만 하고, 코딩을 따로 한 게 없었기 때문에 ppt 내용의 일부를 보여주는 식으로 정리해보고자 한다.

 

• 첫 소개 

 

 

• 프로젝트 개요(주제, 문제의식, 시스템 기능, 최종 목표)

• 시장 전망 

 

• 문제 정의

 

• 경쟁 솔루션 비교 (왜 우리 제품이 더 좋은지)

 

• MultiAgent의 구성

 

• 해당 Agent의 예상 시나리오 (나머지 Agent는 비슷한 내용이므로 생략)

 

• 해당 Agent의 흐름도 (나머지 Agent는 비슷한 내용이므로 생략)

 

• 해당 Agent의 세부적인 처리 흐름 (나머지 Agent는 비슷한 내용이므로 생략)

 

• 데이터 수집 (왜 이 데이터를 수집했는지, 왜 적합하다 생각했는지)

 

• 이것도 데이터 수집이지만 수동으로 수집한 다른것과 다르게 AWS Lambda를 이용해서 매일 6시마다 자동으로 수집되는 뉴스 데이터이다.

 

• ML 데이터셋 소개

 

• 앙상블도 써보고, CatBoost도 써보니 이런식으로 ML 성능이 올랐음을 표현함. 

• 최종 모델을 CatBoost로 선정했고, 그 이유는 Recall과 F1 Score에서 가장 우수했기 때문이라 설명 

 

• prompt.py라는 파일을 따로 만들어서 프롬프트를 유지보수하기 쉽게 관리함을 표현 

 

• 정성적 평가를 하여 시스템을 평가함.

 

• 우리는 유저들이 생성한 채팅 데이터를 분석해 서비스 개선을 할수 있음을 강조

• 렌더링 개선, MCP 서버를 개발할 계획임을 발표함.

 

3. 느낀점

🧐Facts (내가 한 일) 

팀원들과 ppt를 만들고 수정했다.

 

🎶Feelings ( 나의 감정적인 반응, 느낌 ) 

프로젝트 중간 발표가 이렇게 많은것들이 필요하고, 이 프로젝트를 처음보는 사람의 입장을 고려해서 만들어야 되다보니, 근거가 굉장히 많이 필요하다는 것을 느꼈다.  

 

🎓Findings ( 배운 것 ) 

ppt를 처음 완성시켰을 때, 이정도면 완벽하다라고 생각했었는데 멘토님의 피드백이 꽤 날카로웠다. 멘토님이 가장 강조하셨던 것은 근거였다. 왜 이 서비스를 기획했는지, 왜 타겟층을 그렇게 잡았는지, 모델은 왜 이걸 선정했으며, 테스트를 해봤을때 어떤게 가장 좋은 성능이였으며, 테스트는 어떻게 진행을 했고, 그렇게 점수를 매겨본 결과 이게 가장 좋은 성능이였다라는걸 증명해야 했다. 꽤 어렵고 까다로운 과정이었지만, 팀원들이 각자 맡은바를 잘 수행한 덕분에 성공적으로 중간 발표를 마칠 수 있었다.    

 

🏢Future ( 미래 ) 

이제 3주밖에 남지 않았기 때문에 개발에 올인해야 할 시기이다. 내가 맡은 Document Agent를 최대한 개선해볼 생각이고, 성공적인 마무리를 위해 최선을 다하겠다.