나는 어디까지 답할 수 있나

연구회가 끝날 때, 아래 질문들에 스스로 답할 수 있다면 sLM 도입 프로젝트를 주도할 수 있는 수준입니다. 지금 답할 수 있는 항목에 체크해보세요 — 체크 상태는 이 브라우저에 저장됩니다.

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이 문제는 정말 문제인가? AI 없이 해결 가능한가? 규칙 기반으로 해결 가능한가? 기존 시스템 개선으로 해결 가능한가? 생성형 AI가 정말 필요한가? 운영 비용 대비 효과가 있는가?

검색 시스템만으로 해결 가능한가? RAG가 필요한가? LLM만으로 가능한가? 도구 호출(Tool Calling)이 필요한가? 챗봇인가, 워크플로우인가, 에이전트인가? 파인튜닝(Fine-tuning)이 필요한가?

어떤 모델을 써야 하는가(성능·라이선스·언어)? 컨텍스트 윈도우는 충분한가? 양자화 가능한가? 양자화 후 품질 저하는 허용 가능한가? 임베딩(Embedding) 모델은 무엇을 쓸 것인가?

vLLM을 써야 하는가? llama.cpp를 써야 하는가? Ollama로 충분한가? 예상 동시접속자는 몇 명인가? KV 캐시가 병목이 되는가? GPU는 몇 장 필요한가?

평가셋은 어떻게 만들 것인가? 골든셋(Golden Set·정답 기준)은 무엇인가? 환각(Hallucination)은 얼마나 발생하는가? 응답 속도는 충분한가? 사용자 만족도는 어떤가? 기존 방식보다 개선되었는가?

챗봇이 적합한가, 에이전트가 필요한가? 장애가 나면 어디를 봐야 하는가? 모델 교체 기준은 무엇인가? 유지보수는 누가 할 것인가? 운영 가이드는 어떻게 작성할 것인가?

각 레벨은 학습 모듈 및 월별 활동과 연결됩니다. Level 1~2는 모듈 0·5, Level 3은 모듈 1·3, Level 4는 모듈 2·4(장비 지형은 심화 모듈 7), Level 5는 모듈 6, Level 6은 하반기 실습에서 다룹니다.