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AI와의 대화 최적화: Automatic Prompt Engineering 완벽 가이드 AI와의 대화 최적화: Automatic Prompt Engineering 완벽 가이드 Automatic Prompt Engineering: AI와의 소통을 혁신하다ChatGPT, DALL-E, Midjourney 등 생성형 AI 모델들이 우리의 일상을 변화시키고 있습니다. 하지만 이러한 강력한 도구들을 효과적으로 활용하기 위해서는 '프롬프트 엔지니어링'이라는 새로운 기술이 필요합니다. 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델과의 소통을 최적화하는 기술로, 최근에는 이를 자동화하는 'Automatic Prompt Engineering (APE)' 기법이 주목받고 있습니다. 이 글에서는 APE의 개념, 적용 방법, 그리고 실제 사례를 통해 이 혁신적인 기술이 어떻게 AI와의 소통을 한 단계 더 발전시키는지 살펴보겠.. 더보기
RAG로 AI 환각 줄이기: 실무 중심의 프롬프트 엔지니어링 전략 RAG로 AI 환각 줄이기: 실무 중심의 프롬프트 엔지니어링 전략최근 생성형 AI 모델, 특히 대형 언어 모델(LLM)의 활용이 확산되면서 "환각(hallucination)"을 줄이고, 신뢰도 높은 정보를 얻기 위한 다양한 기법들이 주목받고 있습니다. 그중 RAG(Retrieval-Augmented Generation)은 모델이 외부 지식베이스에서 데이터를 검색해 텍스트 생성에 반영함으로써 정확하고 시의성 있는 답변을 도출하도록 돕는 대표적인 방법입니다. 본 포스트에서는 프롬프트 엔지니어링 관점에서 RAG 기법을 어떻게 실무에 적용하고 활용할 수 있는지, 실제 사례를 중심으로 심층적으로 살펴보겠습니다.RAG 개념 간단 정리Retrieval-Augmented Generation은 대규모 언어모델(LLM)에.. 더보기
n-shot 프롬프트란? 문제 유형별 설계 전략 완벽 가이드 n-shot 프롬프트란? 문제 유형별 설계 전략 완벽 가이드n-shot 프롬프트란?n-shot 프롬프트란 모델에게 예시(샘플)를 주어 '이 문제가 어떤 유형에 속하는지', '어떤 방식으로 해결을 기대하는지'를 학습하도록 돕는 과정입니다. 예시의 수(n)는 1개 이상일 수 있으며, 예시가 늘어날수록 모델이 더 선명하게 패턴을 학습합니다. n-shot 프롬프트는 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다:패턴 학습: 사전에 제시된 예시를 통해 모델이 답안 형식을 스스로 파악합니다.문제 영역 축소: 예시가 많아질수록, 모델이 엉뚱한 방향으로 답변할 가능성이 줄어듭니다.고급 태스크 대응: 난이도가 높은 질문이라도 적절한 예시로 인해 답변의 정확도가 높아집니다.문제 유형별 n-shot 프롬프트 설계 전략문제 유형특징.. 더보기
AI 답변의 정확성을 극대화하는 프롬프트 기법 알아보기 AI 답변의 정확성을 극대화하는 프롬프트 기법최근 생성형 AI 모델이 폭발적으로 활용되면서, 모델에게 올바른 정보를 효과적으로 "질문"하고 원하는 결과를 얻어내는 프롬프트 엔지니어링이 주목받고 있습니다. 특히 Generated Knowledge Prompting(GKP)은 기존의 단일 질문 방식에서 한 걸음 더 나아가, 모델이 스스로 관련 지식을 먼저 생성하도록 유도하는 방식으로 높은 정확성과 풍부한 답변을 끌어낼 수 있어 많은 관심을 받고 있습니다.GKP는 단순히 모델에게 "답을 바로 알려줘"라고 요구하는 대신, "해당 질문을 해결하기 위해 필요한 지식을 먼저 생성한 뒤, 그 지식을 참조해 최종 답변을 도출"하게 만드는 2단계 접근법입니다.Generated Knowledge Prompting 기법의 장.. 더보기
AI와의 효과적인 소통: 프롬프트 엔지니어링과 CoT 기법 완벽 가이드 AI와의 효과적인 소통: 프롬프트 엔지니어링과 CoT 기법 완벽 가이드ChatGPT, GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 AI와의 소통이 일상화되고 있습니다. 하지만 많은 사용자들이 AI로부터 원하는 결과를 얻지 못해 좌절감을 느끼곤 합니다. 이러한 문제의 해결책으로 주목받고 있는 것이 바로 '프롬프트 엔지니어링'입니다. 그 중에서도 '사고의 연쇄(Chain of Thought, CoT)' 기법은 AI의 추론 능력을 획기적으로 향상시키는 방법으로 주목받고 있습니다.사고의 연쇄(Chain of Thought) 기법이란?사고의 연쇄 기법은 AI에게 복잡한 문제를 해결하도록 요청할 때, 단계별 추론 과정을 함께 제시하는 방식입니다. 이는 마치 우리가 수학 문제를 풀 때 중간 과정을 모두 적.. 더보기

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