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크고 복잡한 문제라 처리 절차가 필요한 문제를 해결하고자 합니다. 지금까지 배운 기법으로 이것 저것 해 봤는데 원하는 수준의 결과를 얻지 못할 때, 추론 특화 모델을 사용합니다.  기본 기법의 대다수가 추론 문제를 해결하기 위한 것들 입니다. 이들은 추론 특화 모델을 사용하면 필요 없습니다. 5단계 이상의 추론 단계가 필요한 작업에는 추론 특화...

Meta Prompting 메타 프롬프팅은 프롬프트의 구조와 문법에 초점을 맞춘 고급 프롬프트 작성 기법입니다. 프롬프트들을 많이 작성하다보면, 구체적인 프롬프트들을 추상화하고 싶어 집니다. 프롬프트들의 지시와 응답에서 내용이 아니라 구조가 보이기 시작합니다. 구체적인 대상이 아니라 대상을 부르는 개념이 떠오르고, 개념들 사이의 관계가 떠오릅니다. 프롬프트들에서 내용이나 구체적 예시가 아니라 구조가 보이고, 유사한 구조를 갖는...

탑클라스 생성형 AI 서비스들은 사용자가 특별한 프롬프트 기술을 쓰지 않아도 원하는 결과를 제공하는 것을 목표로 발전하고 있습니다. 하지만, 원하는 결과가 나오지 않을 때를 대비해, 사용자는 문제 해결에 적합한 프롬프트 기법을 찾아 활용할 수 있도록 다양한 기법의 필요성, 사용법, 그리고 작동 원리를 이해해야 합니다. 프롬프트 엔지니어링에서 더 나은 기법을 사용한다는 것은...

생성형 AI는 단순한 도구를 넘어 업무 프로세스에 통합되어 효율성과 생산성을 향상시키는 핵심 협력자로 자리매김하고 있습니다(자리 매김해야 합니다). 이러한 잠재력을 최대한 활용하려면, 업무 전문가는 업무 책임자로(업무 Pilot으로) 주도적으로 자신의 업무를 분석하고 생성형 AI와의 협력 전략을 체계적으로 수립해야 합니다. 이를 위한 시작 질문은 바로 “나는 왜 프롬프트를 작성하려고 하는가?” 입니다. 자신의 업무...

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...