llm활용 썸네일형 리스트형 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 이전 1 다음
