Project/SW Maestro (3) 썸네일형 리스트형 [SW Maestro 3편] AI활용을 잘하는 개발자가 되기 위한 고민 2026년, AI를 열심히 사용하고 있습니다.ChatGPT가 처음 나왔을 때 회사에서 몰래 쓰다가 뒤에 누가 오면 후다닥 알트탭을 눌렀던 게 엊그제 같은데, ai를 대하는 개발자들의 태도가 180도 바뀐 것 같습니다. SW Maestro에 들어와 멘토님들로부터 여러 회사들의 분위기를 보았을 때 AI로 비즈니스 로직은 작성하지 못하는 회사부터 AI로 PR리뷰까지 모두 처리해버리는 회사까지 회사의 도메인 / 규모에 따라 천차만별이긴 하지만 결국에 AI를 도입하는 방향으로 전환되고 있다는 것은 모두 동일합니다. 저희 팀도 프로젝트를 진행하면서 AI를 활용해 업무 효율을 높이기 위해 여러 방식을 시도하고 적용해보고 있습니다.1. LLM Wiki를 이용해서 팀의 지식을 자산화하고 업무 맥락을 보존하고 있습니다... [SW Maestro 2편] PDF 분석 작업을 안정적으로 처리하기 위한 Worker 설계 들어가면서사용자가 PDF를 업로드하면 서버에서는 파일 저장 이후 여러 후처리 작업을 수행해야 했습니다. 썸네일 추출, PDF 텍스트 분석, AI 요약 생성, RAG 검색을 위한 chunking 및 embedding 작업이 대표적이었습니다. 이 작업들은 처리 시간이 길고, 외부 API 호출이 포함될 수 있으며, 중간에 실패할 가능성도 있었습니다. 따라서 단순히 요청 흐름 안에서 순차적으로 처리하기보다는, 작업 상태를 관리하면서 별도의 worker가 비동기적으로 처리하는 구조가 필요했습니다. 이번 글에서는 이 과정에서 고민했던 두 가지 설계 포인트를 정리했습니다.1. 여러 worker가 같은 job을 중복으로 가져가지 않게 하는 방법2. Scheduler와 ThreadPool의 역할을 어떻게 나눌 것인지여러.. [SW Maestro 1편] 작업 큐 아키텍처에 대한 고민 배경사용자가 학습 PDF 자료를 업로드하면, 이를 분석하고 서비스를 제공해주는 서비스를 개발하고 있습니다. 문서 업로드 기능을 구현하면서 업로드 시 다양한 이벤트들이 발생하는데, 이를 어떻게 관리할 수 있을지 고민한 내용을 포스팅했습니다. 문제 상황문서 업로드 시 관리하는 기능을 담당했는데, 업로드 시 아래의 과정이 필요합니다:1. 썸네일 추출 및 S3 업로드2. PDF 기본 정보 분석 (총 페이지 수, 페이지별 텍스트 추출 등)3. AI 기반 문서 요약 자료 생성4. RAG 검색을 위한 chunking 및 Embedding 처음 PoC를 구현할 때에는 1->2->3->4 가 모두 잘 동작하는 happy case만 가정했고, 각 단계를 순차적으로 호출하는 동기 방식으로 구현했습니다. 즉 각 작업 상태에 .. 이전 1 다음