AI 사내 봇 제작기 1일차. 업무에 AI 기능을 도입하기 이전부터 학습하는 봇에 대한 궁금점과 효율에 관심이 많았다. 그거슨 자동화는 최적화의 다른 말이니까… 사내 봇 제작에 앞서 간단한 요구사항 명세서를 작성 해 보겠다. 극ENTP 인 성향 상 계획을 좋아하진 않지만, 경험에 의해서 이런 걸 계획없이 진행하면 꼭 산으로 … 가더라ㄱ… 조금 걱정되는게 데이터 스토리지 용량이다. 스토리지 및 용량 대안으로는 FAISS (Facebook AI Similarity Search) 를 생각했다. 사내 봇의 경우 내부 데이터를 다루기 때문에 SEO는 상관이 없고, 단순히 페이지 하나에서 질의응답만 받기 때문에 “SPA에 특화되어있고”, SSR보단 “단순 클라이언트 랜더링”이 요구되고, “타임라인을 2주” 로 잡았기 때문에 빠른개발을 위해서 React를 가용하기로 했다. AI 사내 봇 제작기 1일차. 스토리지 및 용량

코드 리펙토링을 통한 최적화. 처음 경험했던 최적화? 는 아마 javascript의 메서드 였던 것 같다. 우리 메서드 씨는요… 순회 가능한 객체에 주어진 모든 프로미스가 이행된 후, 혹은 예외처리된 프로미스를 반환해요.. 게임으로 따지면 1보스에서 죽으면 2보스는 트라이도 못하는거다. 응 1단계 못 깼잖아 돌아가~😂 프로젝트를 진행할 때 한개의 서비스에 여러가지의 기능들이 추가되다 보니, API 요청을 처리하는 함수가 여러 개 있었는데, 매번 함수를 호출할 때마다 처리 속도가 느려지는 게 신경 쓰였다. 게다가 수정할 때마다 반복적인 작업이 필요해서 너무 번거롭고 비효율적이라는 걸 자각 해버렸달까… 이걸 계기로 유지보수 편의성과 효율적인 설계가 얼마나 중요한지 확실히 깨닫게 됐다. 느꼈으면..? 실행해야겠지..? 단순하게 4개의 API 호출함수의 실행시간이 각 1초가 걸린다고 가정해보자 1초 - 1초 - 1초 - 1초 = 4초 즉, 순차처리로 인하여,4초가 걸리는 것이다…