우주인님의 생생한 수강평, 실무에 바로 적용하는 Spring AI: Spring 서비스에 챗봇·RAG·MCP 도입하기
수강평 33
평균평점 5
- 좋은 점 1. Spring AI, RAG, MCP 등 최신 AI 기술을 직접 구현하며 배울 수 있어 좋습니다. 2. 실제 프로젝트 코드를 작성하는 경험이 충실합니다. - 개선되었으면 좋은 점 1. 즉각적인 테스트 부재: 코드를 작성한 후 바로 실행하고 결과를 확인하지 않습니다. 모든 코드 작성이 끝난 후 마지막에 한 번에 테스트를 하다보니, 어느 부분에서 오류가 났는지, 각 기능이 제대로 작동하는지 즉시 파악할 수 없습니다. 2. 개념 설명 부족: RAG의 "겹침(overlap)"이 무엇인지, Elasticsearch를 왜 도입하는지(예: 검색 속도 향상) 등 개념이 빠르게 넘어갑니다. 구체적인 예시나 비교가 있으면 이해가 더 쉬웠을 것 같습니다. 3. 정보 누락: import 부분이 강의에 명시되지 않아 불편했습니다. 강의 또는 노션에 명확하게 정리되었으면 좋았을 것 같습니다. 이런 부분들이 보완된다면 훨씬 더 좋은 강의가 될 것 같습니다. 앞으로도 좋은 강의 부탁드립니다!
안녕하세요 우주인님! JSCODE 시니입니다!ㅎㅎ 우선 정성스러운 수강평과 꼼꼼한 피드백을 남겨주셔서 진심으로 감사드립니다.🥹 Spring AI, RAG, MCP 등 최신 기술들을 직접 구현해 보는 과정이 실무적인 경험에 도움이 되셨다니 강사로서 무척 뿌듯합니다. 남겨주신 소중한 피드백에 대해 몇 가지 부연 설명을 드리고자 합니다~! 1. 즉각적인 테스트 부재에 대하여 강의에서 코드를 작성한 후 마지막에 한 번에 테스트를 진행한 부분에 대해 아쉬움을 느끼셨군요..! 사실 이 부분은 LLM을 활용하는 강의 특성상, 중간중간 단위 테스트 코드로 명확하게 검증할 수 있는 부분이 생각보다 많지 않기 때문입니다..! 기능들이 유기적으로 연결되어 최종적으로 LLM과 통신하는 과정이 필요하다 보니 불가피하게 전체 코드를 작성한 후 한 번에 테스트를 진행하게 되었습니다. 이 점 너른 양해 부탁드립니다..! 2. 개념 설명 (RAG 겹침 및 Elasticsearch) 개념 설명이 빠르게 넘어간 부분에 대해 아쉬우셨군요..! 먼저 RAG의 '겹침(overlap)'은 텍스트 스플리터로 문서를 자를 때 매우 중요한 역할을 합니다. 문서의 글자 수를 기준으로 겹치는 부분 없이 싹둑 자르게 되면, 문장이 중간에 끊기며 앞뒤 문맥이 유실되어 결국 RAG의 답변 정확도가 크게 떨어지게 됩니다..! 이를 방지하고 문맥을 유지하기 위해 overlap을 설정하는 것입니다! 이부분은 제가 추후에 강의자료에 조금 더 보완해서 작성해두겠습니다~!ㅎㅎ 또한, Elasticsearch의 경우 본 강의가 Elasticsearch 자체를 전문적이고 깊이 있게 다루는 강의가 아니다 보니, 전체적인 AI 서비스 구성에 필요한 수준에서 간단하게만 설명하고 넘어가게 되었습니다..! 구체적인 비교나 예시가 부족해 아쉬우셨다는 점은 충분히 공감하며, 추후 강의를 업데이트할 때 참고하도록 하겠습니다..! 3. import 정보 누락 관련 강의 자료나 노션에 import 문이 명시되지 않아 불편하셨을 텐데요~! 강의 자료에 긴 import 문을 모두 포함할 경우 오히려 가독성이 크게 떨어진다는 피드백이 있어 부득이하게 자료에서는 생략하게 되었습니다. 대신 수강생분들이 정확한 경로를 확인하실 수 있도록 전체 소스코드 원본을 별도로 제공해 드리고 있으니, 실습 시 원본 코드를 참고해 주시면 감사하겠습니다..! 수강 중 추가적으로 궁금한 사항이 생기시거나 막히는 부분이 있다면, 언제든지 1:1 오픈 카카오톡 방이나 질문 게시판에 남겨주세요! 확인하는 대로 상세히 답변해 드리겠습니다. 다시 한번 좋은 별점과 함께 소중한 리뷰를 남겨주셔서 감사드리며, 우주인님의 지속적인 성장을 진심으로 응원하겠습니다! 앞으로 더욱 더 좋은 강의로 만나뵙도록 하겠습니다! 피드백 너무 감사드려요 우주인님!ㅎㅎ
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