초기 단계에선 '응답 요청부터 UI 노출'까지 '21s'가 소요되었습니다. 소요 시간을 단축하기 위해 다음과 같은 AI 최적화 방법을 적용하고 있습니다.
- 문제 요청 분할: N문제를 한 번에 요청하지 않고, n문제씩 나누어 요청 (예: 3, 3, 4).
- 요청 데이터 최소화: (질문 + 답변 + 해설) 대신 (질문 + 답변)만 요청.
- 답변 포맷화: 미리 정의된 포맷을 요청 (프롬프트 엔지니어링).
- 실시간 UI 노출: AI의 응답 스크립트 스트림을 실시간 UI 노출.
위 방법을 통해 '응답 요청 -> UI 노출'까지 소요되는 시간을 약 '16s' 단축했습니다.
AI가 제공하는 질문 및 답변에 대한 신뢰성을 보장하기 위해 다음과 같은 방법을 적용하고 있습니다.
- 공신력 있는 데이터 학습: CS 면접 대비 저서, star +1000개 CS 면접 질문 아카이빙 레포지토리 학습 (파인튜닝).
- 질문 생성 위임: 비교적 간단한 질문은 AI에게 생성 위임(객관식), 어려운 질문은 학습된 데이터를 활용 (주관식).
- 크로스체킹: 2가지 버전의 AI를 제공하여 상호 검증 (예: GPT, Claude).
- 소중한 STAR(⭐️) 감사합니다 :)