LLM을 활용한 바이브 코딩
LLM(Large Language Model)이란?
- 거대 언어 모델 (LLM): 방대한 텍스트 데이터로 학습, 인간과 유사한 텍스트 생성 및 이해 능력 보유 모델
- 기본 개념: 입력된 텍스트(프롬프트)를 바탕으로 다음 단어를 예측하는 방식으로 작동
- 작동 원리 간략 소개: 트랜스포머(Transformer) 아키텍처 기반, 어텐션(Attention) 메커니즘 활용
- 예시: ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) 등
- 발전 과정: 규칙 기반 -> 통계 기반 -> 뉴럴 네트워크 -> 트랜스포머 기반 LLM 순으로 발전
- 현재 AI 기술 수준: 자연어 이해, 생성, 번역, 요약 등 다양한 영역에서 높은 성능 시현
- 코딩 분야 활용 가능성:
- 코드 생성 및 자동 완성
- 코드 설명 및 문서화
- 디버깅 보조
- 프로토타이핑 가속화
"바이브 코딩(Vibe Coding)"이란?
- 정의: LLM(거대 언어 모델)을 코딩 보조 도구로 적극 활용하는 개발 방식
- 핵심 개념: 개발자의 아이디어나 "느낌(Vibe)"을 LLM에게 전달, 빠르게 프로토타입 코드 생성
- 목표: 초기 아이디어 구현 속도 향상, 반복적이고 단순한 코드 작성 부담 감소
- 특징: LLM과의 대화, 프롬프트 엔지니어링 중요
LLM 서비스 사용법 기초
- 대상 서비스: ChatGPT, Gemini 등 주요 LLM
- 회원가입: 각 서비스 제공 웹사이트에서 이메일 등을 통한 계정 생성
- 웹 인터페이스: 대부분 웹 브라우저 기반 채팅 형태 인터페이스 제공
- 기본 질문(프롬프트) 입력: 채팅창에 원하는 요청이나 질문 텍스트로 입력
효과적인 프롬프트 작성법 (1)
- 명확하고 구체적인 지시: 모호함 제거, LLM 이 이해하기 쉽도록 명확한 작업 지시
- 예: (나쁨) "코드 짜줘" -> (좋음) "Python으로 두 숫자를 더하는 함수 만들어줘"
- 원하는 결과물의 형태 명시:
- 출력 형식 (예: 리스트, JSON, 표), 코드 스타일, 특정 라이브러리 사용 여부 등 구체적 명시
- 예: "결과는 마크다운 테이블 형식으로 보여줘"
- 역할 부여 (페르소나 설정): LLM에게 특정 전문가 역할 부여 (예: "너는 숙련된 파이썬 개발자야")
- 예시 제공 (Few-shot prompting): 원하는 결과물과 유사한 입력과 출력 예시 한두 개 제공
- 단계별 요청: 복잡한 작업은 여러 단계로 나누어 순차적으로 요청
- 제약 조건 설정: 피해야 할 내용, 반드시 포함할 내용 등 조건 명시