Project: 온 세상이 주식이야 - Outro
*주의!* 2025년 1월 말부터 시작했던 Project 온 세상이 주식이야 관련 포스팅입니다. 아래의 순서대로 진행될 예정입니다.
- Outro
- Chrome Extension 마무리
- 기타 Frontend 및 Spring Backend 개발
- LLM Application - LangGraph 전환 및 API 구현
- 회고
MVP까지만 포스팅을 진행한 후 갑자기 '온 세상이 주식이야'(이하 온세주)를 급작스럽게 마무리하게 됐다.
현재까지 만들어진 결과는 아래와 같다.
그리고 결론적으로 프로젝트 온세주는 실패한 프로젝트다.
구체적인 이유에 대해서는 위의 각 포스팅에서 구현 결과와 함께 언급할 예정이지만 아래와 같은 핵심적인 문제들이 있었다.
프로젝트에서의 나의 역할
이 프로젝트에서의 나는 Frontend 개발 - Chrome Extension, Web Client, Backend 개발 - 인증인가 기능 with Spring Boot , LLM Application 개발 - MVP부터 LangGraph 기반 Multi-Agents까지 여러 역할을 동시에 진행했다. 물론 Frontend를 재외하고 다 경험이 있고 어느 정도 깊게 알고 있으나 그렇다고 해도 3개월이라는 시간에서 봤을 때 너무 많은 양의 일을 했고 그로 인해 담당한 기능들의 퀄리티는 시간이 갈수록 나빠지기도 했었다. 심지어 다른 잘못 없는 팀원들에 대한 원망까지 생기기도 했었다.
왜 이렇게 됐을까?
간단하다. 정작 내가 어떤일을 해야 할지 몰랐었다. 찾아보고 찾아봐도 정보가 쏟아져 나오는 상황에서 아무것도 정리가 되지 않았다. 물론, 인생사 다 그런 거지만 LLM Application에 대한 확신이 흔들린 건 어쩔 수 없는 사실이었다. 그래도 Agent 구성이나 MCP 혹은 LLM Application을 위한 Backend에 대한 어느 정도 확신이 있었기 때문에 다행히도 완전히 길을 잃지는 않았으나 프로젝트 아이디어에 녹아내기는 어려웠다.
다행이게도 프로젝트 중간에 Antrhopic과 콕스웨이브에서 주최한 Builder Summit에 참여하게 됐다. 그리고 그 행사를 통해 내가 가고자 하는 길과 생각이 확신이 들었었고 다시 LLM Application에 집중할 수 있었다. 그리고 그 순간 알게 됐다.
이 프로젝트에서의 LLM Application의 고도화는 의미가 없다
프로젝트에서의 LLM Application의 역할과 한계
먼저 이 프로젝트에서의 초기 계획된 LLM Application의 MVP와 Advanced 기준 아래와 같다.
- MVP: LangChain 기반 LLM Application
- Chrome Extension으로 사용자의 화면 정보를 받는다.
- 관련된 주식 종목을 반환한다.
- Advanced: LangGraph 기반 Multi-Agents & Agentic RAG
- Chrome Extension으로 사용자의 화면 정보를 받는다.
- Preprocessing Agent
- 1단계: 미리 설정된 URL을 기반으로 전처리를 진행한다.
- 2단계: 웹사이트의 형태 혹은 주어진 정보의 특징을 바탕으로 Preprocessing Tool을 능동적으로 선택하여 전처리를 진행한다.
- RAG Agent
- 1단계: 전처리가 완료된 정보를 바탕으로 유사한 주식을 반환한다.
- 2단계: 주식들을 설명할 수 있는 대표적인 내용과 전처리된 내용을 요약한다.
- 3단계: 유사도를 바탕으로 반환시 사용자에게 Feedback을 요청한다.
- 4단계: Feedback을 바탕으로 생성된 Data Pool을 활용하여 전처리된 내용과 유사한 종목의 경우 RAG의 과정을 거치지 않고 바로 반환한다.
- Feedback Agent
- 1단계: 사용자의 피드백을 바탕으로 좋을 시에는 해당 내용을 저장하고 나쁠 시에는 주어진 state_id를 기반으로 재생성을 진행한다.
- 2단계: 재생성 과정의 차이를 비교하여 해당 내용을 저장한다.
이처럼 어떻게 보면 LLM Application의 고도화 내용으로 충분하나 동시에 위와 같이 진행하기 위해서는 사전에 준비해야 하는 내용들이 부족했다.
첫 번째로 Feedback을 통한 재생성을 위해서 먼저 조회방식과 같은 RAG의 자체의 고도화가 필요했다. 하지만 프로젝트에서의 RAG 기능은 조회 후 생성이 아닌 단순 조회기능만 필요하다. 그리고 추가적으로 프로젝트에서 LLM Application 개발 인원은 1명이었고 그 1명도 확실한 방향을 잡지 못해 LLM Application에 온전한 시간을 투자하지 못하고 있었다.
두 번째로 개발하고자 하는 목표가 고도화된 Multi Agents System인지 Agentic RAG인지 LLM Application 서비스를 위한 환경 최적화인지 명확하지 않은 상태로 프로젝트가 시작됐다. 그래서 하나가 깊어지기보다는 옆으로 애매하게 넓게 퍼지기 시작했고 하나의 문제가 발생할 경우 연관된 여러 문제를 동시에 생각해야 됐기에 개발이 효율적이지 못했다.
결론적으로 쥐를 잡으려고 소 잡는 칼을 들었고 막상 들어보니 소 잡는 칼도 아닌 상태가 됐다
물론 이외에도 많은 이유들이 있다. 하지만, 위의 내용들이 가장 큰 이유로서 2018년부터 개발을 시작한 이후 온세주는 최초의 실패한 프로젝트가 됐다.
아쉽지만 동시에 잘못됐던 부분들을 파악했기에 다행이라 생각한다. 또한 구현과정 중에서 느꼈던 경험을 바탕으로 되려 성공적이라고 판단할 수 있는 프로젝트에서 만큼이나 많은 걸 경험했다. 물론 '역량이 강화 됐다'보다는 잘못된 방향으로 더 이상 빠지지 않게 됐다. 그래서 잘못됐던 부분들을 바로잡아 새로운 프로젝트를 진행할 예정이고 구체적인 내용은 마지막 'Project 온세상이 주식이야: 회고'에서 진행할 예정이다.
그럼 다음으로는 Chrome Extension 마무리에 대해 포스팅할 예정이다.
감사합니다!