OpenAI 는 위태롭게 느껴진다. 세상에 AI의 대 전한점을 보여줬고, IT를 분야에 새로운 활력을 불어넣었던 OpenAI의 chatGPT 인데, 선두 주자였던 만큼 새로운 기술과 경험을 공개했었다. 그러나 지금은 아래와 같은 이유로 그들이 더 이상 성장하지 못하고, 5년 안에 신기루 처럼 사라질 역사에서나 회자될 것처럼 위태롭게 느껴진다. AI Assistant 만큼 기업이 활용하기에 쉬운 기능도 없다. 이걸 beta 에서 v2 정도 지원하고 멈췄다. 심지어 gpt-4.1에서 모델 지원도 안한다. 물론 Agent SDK를 밀기위해서 그렇겠지만 과연 Any client에서의 활용성, langchain과 호환성등... 어디에 붙힌다한들 Restful API 만 알면 다 연동 가능하다.  Vector Store는 AI 의 능력을 올리는 RAG의 필수이다. 그런데 아직 text 만 수용하고 있고, 내부적으로 어떻게 동작하는지 모르지만 여러 기법들이 많이 나왔지만, 지원하지 않는다. 또한 개발자가 임베딩하는 여러 알고리즘을 적용하거나, 문서 파서등을 유연하게 붙힐 수 있는 구조도 아니다. 그러나 지금 있는 vs는 딱 80점이다. 뭔가 정확하지도 애매하지도.. 그렇다고 실무에 쓰자니 애매한... 그래서 사람들은 별도 vs 구축으로 눈을 돌리고 있다. 이것 부터 시작해서 점점 openai 플랫폼에서 빠져나가게 될것이다. 구글 file_search 는 얼마나 강력한가? 원래 강점을 제대로 살리는 서비스 Agent는 너무 어슬프다. 독립적인 것도 아니고, 호환성이 좋은 것도 아니고 유연하지도 않고... n8n을 대체하지도 못하는 기능등이 많이 아쉽다. 종합적으로 선두 였지만 이제 기능 하나하나가 60점 정도 되는 어슬픈 기능을 내고 있다. 사용자는 실망하고... 그래서 "하나라도 제대로 된 것을 구현하는 데 집중했으면 한다." 물론 LLM은 기본이다. 우선 순위를 하자면 agent workflow -> vector store -> assitan...

OpenAI gpt-4.1 시리즈 발표, Anthropic Claude에 대한 생각 안녕하세요. 클스 입니다. 4/15일자로 openai가 gpt-4.1 시리즈를 발표 했습니다. 현재는 api로만 사용가능합니다. 점차 웹/앱 사용자에게 오픈 될거라 생각 됩니다. 비용상 문제로 4.1-mini, nano를 사용해서 chatbot을 만들어 보고 있습니다. 4o 시리즈 보다는 확실히 빠르고, 답변의 정확도는 올라간 것 같습니다. 앤트로픽 클로드와 비교를 많이 하는데, 업무 시스템 혹은 AI 솔루션을 개발하는 입장에서는 어떤 생태계를 제공하는가가 주요한 결정 입니다. AI관련 인력을 충분히 보유한 회사의 경우는 어떤걸 사용해도 좋을 결과를 가지겠지만 일반적인 챗봇 개발 절차를 보면 다음과 같이 볼 수 있습니다. 1. 문서를 준비한다. 대부분 pdf, text, markdown 2. 문서를 파싱해서 vectordb에 올린다.     - 별도 벡터디비 구성 필요. 어떤 db를 선택할지 고민 필요     - 어떤 Parser를 사용할지, 텍스트 오버래핑은 얼마가 적당한지 고민 필요        (회사의 문서가 워낙 많고, 다양하면 하나하나 테스트 해서 좋은걸 선택하는 것이 어렵다)     - 유사도 측정은 어떤 알고리즘을 써야할지 고민 필요     - llamaindex도 고민해야 함. 3. RAG flow를 만든다.     - langchain을 쓸지, 각 AI 벤더에서 제공하는 sdk를 쓸지 고민 필요       (대부분 락인이 되지 않으려면 langchain을 사용하면 좋지만, 벤더에 특화면 기능 적용이 늦음) 4. 챗봇 UI 앱을 만든다.     - 답변이 text 로 구성되다 보니. 그래프, 이미지등 복합적인 컨텐츠를 재배치 하여 표현하기 상당히 어렵네요. (이건 제가 실력이 모자라서 .. 패스) ...