Chat GPT를 쿼리튜닝업무에서 사용해봤다!

 요즘 한창 핫한 Chat GPT. 코드를 짜달라고 하면 짜주기도 한다는 것은 들어서 알고 있었다. 그렇지만 개인적인 용도로 한 두개의 질문을 해보았을 뿐 업무에서 사용해볼 생각은 하지 못하고 있었다.

 최근 우리 팀이 진행하는 프로젝트에서 성능때문에 문제가 되고 있는 쿼리를 맡게 되었다. 생각보다 간단하게 풀 수 있을 것 같은데, 복잡한 방법으로 짜서 쿼리를 보기만 해도 답이 없다 싶었다. 어쨌든 요번에 내가 맡게 된 이상 꼭 쿼리를 개선하고 싶어서 이래 저래 생각을 해보고 있었다. 그러다가 이걸 누군가에게 물어보고 싶다는 생각이 들었고, 번뜩 Chat GPT가 생각났다.

 그래서 Chat GPT에 안 되는 영어지만(영어가 좀 더 결과가 정확하다고 해서) 내가 쿼리를 짜는 대상 테이블에 어떤 정보들이 있고, 나는 어떤 정보들을 뽑아내고 싶다고 말했다.

 솔직히 지푸라기잡는 심정으로 물어봤는데, 정말 쿼리를 짜주는 것이 아닌가.

 근데 저 쿼리를 실제로 돌려보니 내가 원하는 결과와 차이가 있었다. 그래서 요번에는 내가 원하는 바를 다시 한 번 명확하게 말했다.

 그리고 두번째로 받은 쿼리를 동작시켰는데, 정확하게 기존 쿼리와 같은 결과를 얻을 수 있었다!

 통계쪽 쿼리여서 복잡하고, 느린 성능에도 오래된 레거시여서 누구도 손을 못 대고 있었는데, Chat GPT에게 물어서 정말 간단하게 해결할 수 있었다.

 물론 Chat GPT가 짜준 쿼리가 기존 쿼리보다 성능이 떨어질 수도 있다고 생각해서 기존쿼리와 신규쿼리를 대상으로 더미데이터 160만건정도로 테스트했는데, 실행시간으로 기존쿼리는 3초, 신규쿼리는 0.7초가 걸렸다.

 코드를 짜달라고 물어보면 짜준다는 이야기만 들었지, 실제로 활용한 사람을 보거나 실제로 활용한 적은 없었는데, 업무에서 발생한 문제를 Chat GPT를 이용하여 이렇게 간단하게 해결했다.

 그리고 이런 경험을 동료들과 공유했는데, Chat GPT를 실제로 업무에 사용했다는 점, 그것으로 성과를 냈다는 점 등이 동료들에게 신선한 충격으로 받아들여졌다.

 활용해보면서 느낀 점은 질문을 잘해야 한다는 것, 역시 영어공부를 해두면 좋을 것 같다는 것이다. 어쨌든 AI에게서 내가 원하는 정보를 뽑아내려면 내가 유의미한 정보를 AI에게 제공해야 한다. 그렇다면 유의미한 정보를 어떻게 선별할 것인가, 생각해보고 있다. 그리고 Chat GPT가 영어로 더 정확한 것처럼 개발자는 영어를 잘하면 유리한 상황이 많다. 역시나, 이렇게 또 영어공부 열정에 불을 지핀다.

 그리고 마지막으로 AI와 경쟁하기보단 어떻게 잘 사용할 것인가 생각하는 것이 좋겠다고 느꼈다. Chat GPT가 코드를 짜주면서 단순 코더들은 AI로 대체되는 것 아닌가하는 화두가 있는 것으로 알고 있다. 나는 그 의견에 약간 회의를 가지고 있다. 어쨌거나 사람의 역할이 필요할 것이다. 그렇다면 나는 어떻게 AI를 잘 사용하는 개발자가 될 것인가? 이번 일을 계기로 그런 점들을 생각해보게 됐다.

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 그리고 그 테이블에 인덱스를 어떻게 걸면 좋을지 물어보니 인덱스도 짜주는 Chat GPT.