챗GPT, 개발 공부에 있어서 든든한 친구 같은 존재이죠. 내일배움캠프의 수강생들도 혼자 공부할 때에는 챗GPT의 도움을 받고 있는데요. 오늘은 내일배움캠프 수료생들의 챗GPT 경험담을 보고, 여러분의 개발 공부에 적용해봅시다.
새 프로젝트를 구상하던 중 redis의 라이센스가 변경되었습니다. 프로젝트에서는 미래의 불확실성을 고려하여 안정적인 데이터베이스를 적용하기로 하였습니다. 기존에 존재하던 메모리 기반의 데이터베이스 중 하나인 memcached로 대체하기로 하였습니다.
redis의 시장 점유율이 압도적이었기 때문에 memcached에 대한 정보를 찾기가 힘들었습니다. 공식 문서 또한 ‘memcached에는 이런 기술이 있어요’라고 아주 간략한 설명만 있었을 뿐 예시 코드가 없어서 처음에 이해하기가 매우 어려웠습니다.
제가 선택한 방법은 GPT를 통해 학습하는 것이었습니다. GPT를 활용하여 학습을 진행할 수 있었던 이유는 memcached가 2000년대 초반에 개발된 데이터베이스였기 때문입니다. 비록 구글에 자료는 많이 존재하지 않지만 2000년대 초반에 개발되었으므로, GPT는 이 기술에 대해 충분히 학습되었을 거라고 판단했기 때문에 GPT를 통해 학습하고 프로젝트에 적용하기로 하였습니다.
새로운 데이터베이스 시스템 적용하기
그래서 아래와 같은 질문을 던지며 memcached에 대한 기초적인 지식을 쌓을 수 있었습니다. memcached에는 두 가지 라이브러리가 있었고, 개발을 진행하기 위해서는 둘 중 하나를 선택해야 했습니다. GPT에게 “Spymemcached 랑 XMemcached 의 차이가 뭐야?”라고 물어봤습니다.
GPT는 SpyMemcached는 문서화가 잘되어있고, 단일 연결을 유지하는 게 특징이며, XMemcached는 멀티스레드를 기반으로 한 고성능 API이며, 멀티 서버 연결을 지원한다는 특징이라고 답변해 줬습니다. 이를 바탕으로 프로젝트에 적합한 XMemcached를 선택할 수 있었습니다.
실제 코딩에서는 인텔리제이의 memcached 문서를 확인하면서 진행하였고, GPT는 코드 리뷰용으로 사용해서 문법적 오류를 확인하는 용도로 사용하였습니다.
만약 다시 질문을 던진다면, memcached 공식 문서에서 내가 지금 필요한 부분을 가져와서 인텔리제이의 memcached 문서와 함께 GPT에게 보여줌으로써 원하는 결과를 확실히 가져올 수 있도록 학습시킨 후 진행하였을 것 같습니다. 실제로 이러한 과정을 거치지 않았기 때문에 GPT가 실행되지 않는 코드를 많이 생성하였고, 교차 검증을 통해 코드를 검증하는 데 시간이 많이 걸렸습니다.
이러한 문제점이 있었지만 블로그나 스택오버플로우를 통해 학습했다면 훨씬 오랜 시간이 걸렸을 memcached 학습을 빠르게 끝낼 수 있었다는 것이 GPT의 큰 장점이라고 생각합니다.
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CREDIT
글 | 박상신 내일배움캠프 수료생
편집 | 김진원 팀스파르타 객원 에디터
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