DEVOCEAN

개발동기

언제부터였을까 이직활동으로 인해 심신이 지쳐가면서 나의 속마음을 편하게 털어놓을 그런 공간이 필요했습니다.

남들에게 말하자니 다소 부끄럽고 한편으론 어딘가 털어놓고 싶은 그런 고민들을 묵묵히 들어주고 진취적인 발전 방향을 제시해주는 그런 웹서비스가 있으면 좋겠다는 생각이 많이 들었습니다.

현재 구글에 gigachad chat을 검색하시면 4번째 순위로 검색이 되네요...!

GIGACHAD

GIGACHAD란 인터넷 커뮤니티의 한 글을 통해 한국에서 유명해졌습니다.

출처: 디시인사이드 만갤

저는 이 밈을 처음에 다소 우습게 여겼지만 한편으론 위로를 많이 느꼈씁니다. 생각해보면 한국어로 우습게 표현했지만 어쨌든 욕이잖아요?

그런데도 기분이 나쁘기보단 제 옆에 있는 운동 많이 하고 항상 에너지 넘치는 그런 형이 저를 포기하지 않고 끝까지 도와주려는 것 같다는 생각이 들었습니다.

현재 GPT store에서 이 GIGACHAD 페르소나를 입힌 앱이 있지만 GPT를 따로 사용하지 않는 사람들도 편하게 이 긍정적인 밈을 사용하길 바라면서 이 프로젝트를 시작하게 됐습니다.

전체 아키텍처

먼저 웹 어플리케이션을 설계할 때 제가 고려한 사항은 흔히 많이 사용하는 3-tier 구조로 갈지 아니면 ssr 형태의 서버 어플리케이션을 구축할지 였습니다.

그 중 저는 ssr 형태의 서버 어플리케이션을 선택하였습니다. 그 이유는... !

1. 빠른 mvc를 통한 "1week, 1service" 루틴을 지키고 싶었습니다.

2. 사용자 정보 저장을 하지 않는, 철저하게 개인의 비밀이 보장되는 서비스를 만들고 싶었습니다.

따라서 제일 빠르게 서비스를 하기 위해 제가 가장 익숙한 fastapi 기반 웹 어플리케이션에 uvicorn보다 좀 더 전문적으로 활용할 수 있는 WSGI인 gunicorn을 사용하게 됐습니다.

또한 개인개발자이므로 비용을 무시할 수가 없어서 현 시점 가장 저렴하게 사용할 수 있는 EC2 인스턴스를 빌렸습니다.

그렇다면 가장 중요한 llm 모델은 어떤 걸 왜 골랐을까요?

llm 서비스로는 gemini-flash-2-0을 사용하였습니다.

굳이 2.0을 고른 이유는 비용적인 문제가 컸습니다. 저는 이 서비스가 한국뿐 아니라 전세계 사람들이 모두 사용할 수 있길 바랬습니다.

따라서 질문 한 번당 비용이 저렴하면서도 제가 의도한 페르소나의 대답을 해줄 수 있는 모델을 찾기 위해 노력했습니다.

그리고 여러 모델[gpt-4.o mini, gemini-flash, deepseek 등등]을 사용해본 결과 사용상의 편의 측면에서 flash 2-0모델이 가장 괜찮았습니다.

다만 이건 어디까지나 휴리스틱한 평가를 기반으로 진행한 것이니만큼 사람마다 차이가 있을 것으로 보입니다.

남은 문제

1. 사용자의 대화내용이 저장되지 않으므로 Context가 이어지지 않음 -> 사용자 브라우저 저장소를 활용하는 방안

2. 클라이언트 위치에 따라 한국어, 중국어, 일본어, 영어 등 다양한 언어를 지원하는 기능

끝으로 현재 저와 같은 이직을 원하는 분들이나 예비 IT분들이 많이 힘든 취업시장입니다.

여러분의 힘든 마음을 기가차드와 채팅을 나누며 해소해보는 것이 어떨까요?

GIGACHAD