말하는 별, 챗지피티

아이들과 함께 만드는 작은 인공지능. 18장

PART 3. 교실에서 만드는 작은 책지피티(실습 로드맵)

18장. 우리반 도서관 연결(RAG 미니):

학급 규칙·학교 안내문 PDF를 벡터 색인해 ‘사실 기반’ 답하기.

설명은 뒤로 숨기고, 이야기–체험–깨달음의 흐름으로 아주 재미있고 설득력 있게 완성해볼게요.

소단원 1

“AI에게 우리반 규칙책을 읽혀요”

(PDF가 ‘기억 카드’가 되는 순간)

느 날, 쉬는 시간이 끝나고
아이들이 한꺼번에 교실로 들어왔어요.

“선생님!
화장실 지금 가도 돼요?”

“급식 줄은 어디서 서야 해요?”

“체육 시간에 실내화 꼭 신어야 해요?”

선생님은 웃으며 말했어요.

“다 규칙책에 있어.”

그런데 그때,
책지피티가 조용히 중얼거렸어요.

“나는… 몰라요.”

아이들이 놀랐어요.

“에이, 너는 뭐든 다 아는 거 아니었어?”
“왜 이건 몰라?”

책지피티는 고개를 끄덕였어요.

“나는 세상 이야기는 많이 읽었어.
그런데 우리 반 이야기는 한 번도 못 읽었어.”

� 그래서 우리는 결심했어요

“그럼 읽혀주면 되잖아!”

아이들은 서랍에서
우리 반 규칙 PDF를 꺼냈어요.
학교에서 나눠준 안내문,
학급 약속이 적힌 파일이었죠.

선생님이 말했어요.

“이걸 그냥 보여주는 게 아니라,
책지피티가 찾아볼 수 있게 만들어볼 거야.”

그 순간,
PDF는 더 이상 그냥 종이가 아니었어요.

AI의 도서관 책이 되었죠.

PDF는 종이가 아니라 ‘기억 카드’

AI는 PDF를 외우지 않아요.
대신 이렇게 해요.

문장을 잘게 나눠서

하나하나 기억 카드처럼 보관해요

그리고 질문이 오면
이렇게 생각하죠.

“이 질문이랑 제일 가까운 카드가 뭐지?”

그래서
“아마도…” 하고 말하지 않고,
“여기 이렇게 적혀 있어.” 하고 말할 수 있어요.

책지피티가 처음으로 ‘찾아서’ 말했어요

아이 하나가 물었어요.

“점심 먹고 바로 운동장 가도 돼?”

책지피티는 잠깐 멈췄다가 말했어요.

“규칙책을 찾아볼게요.”

그리고 이렇게 대답했죠.

“점심시간 이후에는
교사의 안내 후에 운동장을 사용합니다.”

아이들은 눈이 동그래졌어요.

“와…
진짜 책에서 찾아서 말했어!”

그 순간,
책지피티는 단순한 말하기 로봇이 아니라
우리 반 규칙을 존중하는 친구가 되었어요.

해보기 활동

① “AI가 모를 질문 찾기”

우리 반에만 있는 질문 5개 적어보기
(예: 체육복 요일, 교실 정리 순서)

② “이 질문은 문서에 있을까?”

문서에 있는 질문 / 없는 질문 나누기

왜 구분이 중요한지 이야기하기

이 소단원의 진짜 설득 포인트

AI가 똑똑해진 게 아니에요.

정직해진 거예요.

아는 건 문서에서 찾아 말하고

없는 건 없다고 말하는 것

그게 바로
우리 반 도서관 AI의 약속이에요.

학습 포인트 정리

� RAG는 외워서 말하는 기술이 아니다.
� RAG는 찾아서 말하는 태도다.
� 우리 반 규칙을 읽은 AI는
  우리 반을 존중하는 AI가 된다.

소단원 2.

“문장이 지도에 꽂혔어요!”

(벡터 색인: 의미로 찾는 비밀 지도)

아이들이 궁금해졌어요.

“책지피티는
왜 그렇게 빨리 규칙을 찾아와요?”

“책을 처음부터 끝까지
다 읽는 거 아니에요?”

책지피티는 웃으며 말했어요.

“아니야.
나는 지도를 보고 찾아가.”

아이들:
“지도요?”

AI에게는 ‘문장 지도’가 있어요

사람이 도서관에서 책을 찾을 때를 떠올려 보세요.

우리는 책을
한 글자씩 다 읽지 않아요.

운동장 규칙 → 운동 쪽 서가

급식 안내 → 급식실 쪽 서가

느낌으로, 의미로 찾아가죠.

AI도 똑같아요.

AI는 문장을 읽고
이렇게 생각해요.

“이 문장은
‘운동장’이랑 가까워.”
“이 문장은
‘화장실’이랑 비슷해.”

그리고 그 문장들을
보이지 않는 지도 위에 꽂아둡니다.

이게 바로 벡터 색인이에요.

문장은 조각으로 나뉘어요

AI는 긴 글을 그대로 쓰지 않아요.

규칙책 한 페이지
→ 너무 김 ❌

한 문장
→ 딱 좋음 ⭕

그래서 AI는 규칙책을
작은 문장 조각들로 나눠요.

그리고 각 조각에
주소를 붙여요.

“너는 운동장 동네.”
“너는 급식 동네.”
“너는 쉬는 시간 동네.”

이렇게요.

벡터란, 문장의 주소예요

아이들이 물어요.

“그럼 벡터가 뭐예요?”

선생님은 이렇게 설명해요.

“벡터는
문장이 사는 주소야.”

뜻이 비슷한 문장들은
같은 동네에 살고,
전혀 다른 문장들은
멀리 떨어져 살아요.

그래서 질문이 오면
AI는 이렇게 움직여요.

1️⃣ 질문도 주소로 바꾸고
2️⃣ 가장 가까운 문장을 찾고
3️⃣ 그 문장을 들고 돌아와요

책지피티의 머릿속 여행

아이 하나가 물었어요.

“체육 시간에
실내화 꼭 신어야 해요?”

그 순간, 책지피티 머릿속에서는—

‘체육’ 동네로 이동

‘운동장·체육관’ 조각 찾기

가장 가까운 규칙 카드 집기

그리고 이렇게 대답했어요.

“체육 시간에는
실내화를 착용합니다.”

아이들:
“와…
길 찾기 게임 같아!”

맞아요.
AI에게 질문은
보물찾기 지도예요.

해보기 활동

① “문장 동네 나누기”

규칙 문장 여러 개를 칠판에 붙이기

아이들이 직접
“운동 / 급식 / 쉬는 시간”
동네로 분류해 보기

② “이 질문은 어디로 갈까?”

질문 하나 제시

아이들이 손으로
“이 동네!” 가리키기

AI의 선택과 비교하기

이 소단원의 핵심 깨달음

AI가 빨리 답하는 이유는
머리가 좋아서가 아니에요.

길을 잘 알고 있기 때문이에요.

벡터 색인은
→ ‘외우기’가 아니라 ‘길 만들기’

질문은
→ 그 길을 따라 걷는 여행

학습 포인트 정리

� 벡터는 문장의 의미 주소다.
� RAG는 의미 지도를 따라 가장 가까운 문장을 찾는다.
� AI의 정확함은
  많이 말해서가 아니라, 잘 찾아서 나온다.

소단원 3.

“찾아온 뒤에는 꼭 ‘근거’를 말해요”

(사실 기반 답변과 정직한 태도)

어느 날, 아이가 장난스럽게 물었어요.

“책지피티,
우리 반에서 제일 빠른 애가 누구야?”

책지피티는 잠깐 멈췄어요.
그리고 이렇게 말했죠.

“그 질문은
우리 반 규칙책에서 찾을 수 없어요.”

아이들은 깜짝 놀랐어요.

“왜 그냥 말 안 해?”
“아무 이름이나 말하면 되잖아!”

책지피티는 고개를 저었어요.

“나는
책에 있는 것만 말하기로 약속했거든.”

책지피티의 새로운 약속

예전의 AI는
모르는 것도 아는 척했어요.

“아마도…”
“그럴 수도 있어요…”

그런 말은
그럴듯해 보였지만,
사실은 아무 근거도 없었죠.

하지만 우리 반 책지피티는 달라요.

먼저 문서를 뒤적이고,
찾아온 문장을 보여주며 말해요.

“여기 규칙책 2쪽에
이렇게 적혀 있어.”

그리고 문서에 없으면
이렇게 말할 줄도 알아요.

“그건 이 문서에 없어요.
선생님께 물어보는 게 좋아요.”

왜 ‘근거’가 중요할까?

아이들은 금방 깨달아요.

근거가 있으면
→ 믿을 수 있고

근거가 없으면
→ 헷갈리고, 다툼이 생겨요

그래서 근거는 말의 뿌리예요.
뿌리가 단단한 나무만
바람에도 쓰러지지 않죠.

‘모른다’고 말할 줄 아는 용기

책지피티는
모르는 걸 숨기지 않아요.

그건
똑똑하지 않아서가 아니라,
정직하기 때문이에요.

아이들은 여기서 중요한 걸 배워요.

“모른다고 말하는 건
부끄러운 게 아니라,
책임 있는 태도구나.”

해보기 활동

① “근거 찾기 게임”

질문 하나 던지기

규칙책에서 문장 찾기

그 문장을 인용해서 대답하기

② “없는 질문 던져보기”

일부러 문서에 없는 질문 만들기

AI가 어떻게 거절하는지 관찰하기

가장 정직한 대답 고르기

이 소단원의 마음 정리

AI가 달라진 건
말솜씨가 아니라, 태도였어요.

아는 건 아는 대로

없는 건 없다고 말하는 것

그 태도는
AI에게만 필요한 게 아니에요.

우리에게도 꼭 필요한 약속이죠.

학습 포인트 정리

� RAG는 사실을 지키는 대화다.
� 근거는 말의 힘이 아니라, 말의 책임이다.
� “모른다”는 말은
  가장 정직한 대답이다.

18장의 마지막 문장

“AI는 도서관에서 근거를 찾아 말하고,
우리는 근거를 존중하는 법을 배운다.
사실은 차갑지 않다.
사실은 모두를 지켜주는 따뜻한 약속이다.”