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3. Multimodal CoT 다중 모달 CoT 기법입니다. 두 단계로 구성됩니다. 첫 번째 단계에서는 다중 모달 정보를 기반으로 이성을 생성합니다. 이미지가 비전으로 사용되는 경우라면, 이미지 내용을 읽습니다. 음성이나 영상이 사용되는 경우라면, 음성을 인식하거나 영상 내용을 읽습니다. 두 번째 단계는 생성된 정보를 활용한 답변을 추론합니다.  이 단계에서 CoT 기법을 활용할 수 있습니다....

2. 프롬프트 일반화 메타 프롬프팅(Meta Prompting) – 추상화 및 일반화 – 재사용 메타 프롬프팅의 목표는 대규모 언어 모델(LLM)과 상호 작용하는 보다 추상적이고 구조화된 방식을 구축하여 기존의 콘텐츠 중심적 방법(퓨샷 프롬프팅)보다 문제와 해결책의 형식과 패턴을 강조(제로샷 프롬프팅)하는 것입니다. LLM이 특정 세부 사항 자체보다는 여러 정보 조각 간의 관계에 집중하도록 안내할 수 있음을...

1. 프롬프트 생성 최근 등장하는 탑 클라스 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)들은 놀랄만큼 뛰어납니다. 특히 정교한 프롬프트 엔지니어링을 통해 이러한 모델들의 잠재력을 최대한 끌어낼 수 있는데, 이렇게 해 보면 더 깜짝 놀랍니다. 결국 LLM과 협업하면서 생기는 놀람의 크기는 은 프롬프트를 잘 작성하는 것과 비례합니다. 하지만 이러한 전문성 요구는 일반...

출력 형식 한 업무의 결과가 다른 업무의 입력으로 사용되는 경우, 데이터 형식이나 구조에 대한 요구가  있을 수 있습니다. 결과가 생성형 AI에 의해 생성되는 경우 출력 형식을 지정하거나 예시로 작성할 수 있습니다. 이전 업무의 생성 결과를 다음 업무에서 소프트웨어 적으로 처리해야 할 경우 JSON이나 XML과 같은 구조화된 데이터 형식이 적합합니다. 이러한...

프롬프트 구조화 생성형 AI 모델은 프롬프트라는 유일한 입력에 의존하여 결과물을 생성합니다. 따라서 원하는 결과를 얻으려면 프롬프트를 효과적으로 구조화하는 것이 필수적입니다. 프롬프트 엔지니어링은 이러한 효과적인 프롬프트 작성을 위한 기술이며, 프롬프트 구조화는 그 핵심 전략입니다.   프롬프트 구조화는 생성형 AI 모델과의 효과적인 소통을 넘어, 프롬프트 작성자에게 다음과 같은 이점을 제공합니다.  명확한 사고와...

사용자는 생성을 지시하기 위해 생성형 AI를 사용합니다.  사용자가 생성형 AI에게 하는 생성 지시를 프롬프트라고 합니다. 생성형 AI가 사용자의 의도를 정확히 이해하고 원하는 결과를 생성할 수 있도록 프롬프트를 설계하고 최적화하는 기술을 프롬프트 엔지니어링이라고 합니다. 숙련된 요리사가 레시피를 이해하고 재료의 특성을 고려하여 최고의 요리를 만드는 것처럼, 프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI라는 특별한 “요리사”가...

1장. 프롬프트 엔지니어링 프롬프트 엔지니어링은 Large Language Model (LLM)을 효과적으로 활용하기 위한 핵심 기술입니다. 단순히 질문을 입력하는 것을 넘어, LLM의 잠재력을 최대한 끌어내어 원하는 결과를 얻기 위한 체계적인 방법론입니다. 이 장에서는 프롬프트 엔지니어링의 기본 원칙과 LLM과의 상호작용 방식, 그리고 효과적인 프롬프트 작성을 위한 실질적인 지침을 살펴보겠습니다. 특히 OpenAI의 gpt-3.5-turbo 모델을...

여러분은 업무 생산성 향상과 혁신적인 업무 방식 도입을 위해 생성형 AI 애플리케이션을 활용하고자 프롬프트 엔지니어링을 학습하고 계십니다. 학습 초기에는 예제를 따라하는 것으로 시작할 수 있지만, 곧 이것만으로는 충분하지 않다는 것을 깨닫게 될 것입니다. 진정한 프롬프트 엔지니어링은 ‘내 전문 분야의 구체적인 생성 문제를 생성형  AI가 효과적으로 해결하도록, 어떻게 지시할 것인가?‘에 체계적으로...