패스트캠퍼스 환급챌린지 33일차 : 조대협의 항로 2 : 실전 LLM 애플리케이션 개발 로드맵 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

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https://fastcampus.info/4n8ztzq

1. 학습 인증샷 5장 이상 포함
① 오늘자 날짜, 공부 시작 시각 포함 사진 1장
② 오늘자 날짜, 공부 종료 시각 포함 사진 1장
③ 1개 클립 수강 인증 사진 (강의장 목록 캡쳐, 강의 내용이 담긴 수강화면이 보이지 않도록) 1장
④ 학습 인증샷 1장 이상 (ex. 필기 촬영, 작업물, 등)
⑤ 마이페이지 - 학습통계 - 챌린지 대상 강의 완강률 캡쳐 사진 1장

 

 

오늘 들은 강의

01. 프롬프트 엔지니어링의 다양한 패턴

오늘 느낀 점

오늘 프롬프트 엔지니어링을 공부하며 얻은 가장 핵심적인 내용은, AI와의 소통이 단순한 질문과 답변을 받을때 여러가지 질문 방식이 있는 것이였습니다. 

이전까지는 AI에게 그저 원하는 바를 단편적인 단어로 던지는 수준에 머물렀다면, 이제는 명확한 역할과 과업, 맥락과 제약 조건까지 체계적으로 구성하는 구조적 접근법이 결과물의 질을 완전히 다른 차원으로 이끈다는 것을 명확히 이해하게 되었습니다.


특히 프롬프트 기법이 점차 고도화되는 과정이 인상 깊었습니다. 단순히 예시 없이 질문하는 제로샷 방식의 한계를 넘어, N샷 프롬프트를 통해 구체적인 예시를 제공하는 것만으로도 성능이 개선되었고 그 강사님이 주신 링크를 보면 오픈AI 등 여러가지 회사에서 가이드를 주는 것이 있었습니다. 



여기서 한 걸음 더 나아가 사고의 사슬, 즉 CoT 기법은 AI의 작동 방식에 대한 새로운 관점을 제시했습니다. 한 단계씩 생각해보자는 간단한 안내 문장 하나가 AI의 복잡한 추론 과정을 이끌어내고, 결과적으로 더 논리적이고 정확한 답변을 생성한다는 사실은 놀라웠습니다. 이는 AI의 잠재력을 끌어내는 게 신기한게 진짜 딱 한문장이 다른 결과를 가져온다는게 신기했습니다. 


또한 RTF, TAG, BAB, RISEN과 같은 새로운 프롬프트엔지니어링? 기법들이 있었습니다. 아직은 사용해 보진 않았지만 참고만 해보려 합니다. 



결론적으로 프롬프트 엔지니어링은 AI라는 강력한 엔진의 성능을 온전히 활용하기 위한 필수적인 운용 기술과 같습니다. 내가 얼마나 명확한 의도와 구조, 목표와 제약 조건을 담아 요청하는지에 따라 AI는 단순 정보 제공자를 넘어 창의적인 기획자, 정교한 분석가, 등 여러 Role 을 설정할 수 있는 것을 느꼈습니다.

오늘 컴퓨터에 ollama 70b 를 설치했는데, 한번 돌려보고 프로젝트를 함께 연동해 보려고 합니다. 감사합니다.