프롬프트 엔지니어링 - 인공 지능 분야의 전략 컨설팅
B2B 기업은 프로세스를 개선하고 경쟁 우위를 확보하기 위해 점점 더 인공지능(AI) 에 의존하게 될 것입니다! 따라서 AI를 효과적이고 효율적으로 활용하는 것이 매우 중요합니다. 프롬프트 엔지니어링의 개념은 기업이 AI의 모든 기능을 활용하고 비즈니스 프로세스를 최적화할 수 있도록 돕기 위해 개발되었습니다. 이 글에서는 '프롬프트엔지니어링'이라는 용어를 정의하고, 조직에서 AI를 구현하는 데 따르는 어려움에 대해 논의하며, 20가지 예시와 함께 자세한 지침을 제공하고, 업무 세계에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 마지막으로 종합적인 결론을 도출합니다.
| 프롬프트 엔지니어링의 정의: AI 모델의 성능을 향상시키기 위한 텍스트 프롬프트 개발 및 최적화. | 디지털 트랜스포메이션과의 연관성: 고객 상호작용을 개선하고 디지털 전략 개발을 지원합니다. | mprofi AG의 서비스: 디지털 전환을 위한 기술 선택, 전략 코칭 및 솔루션 제공 지원. |
프롬프트 엔지니어링과 인공 지능 혁명에 중요한 이유
프롬프트 엔지니어링은 AI 모델의 구현과 유지 관리를 간소화하고 효율성을 높이는 것을 목표로 하는 AI 모델 개발 접근 방식입니다. 여기에는 AI 모델과 다른 시스템 간의 상호 작용을 위해 간단하고 명확한 인터페이스를 사용하는 것은 물론, 회사의 기존 IT 인프라에 AI를 통합하는 것이 포함됩니다. 또한 대량의 데이터를 처리하고 빠른 처리 속도 요건을 충족할 수 있는 견고하고 확장 가능한 아키텍처를 AI 모델에 사용하는 것도 포함됩니다.
"프롬프트 엔지니어링"이라는 용어에 대한 설명
프롬프트엔지니어링은 AI 모델 개발에 사용되는 접근 방식을 말합니다. 목표는 이러한 모델이 빠르고 효율적으로 구현될 수 있도록 하는 것입니다. 이 개념은 AI 모델이 좋은 결과를 제공할 뿐만 아니라 기업에 실질적인 부가가치를 창출하기 위해서는 구현과 유지 관리가 쉬워야 한다는 생각에 기반합니다.
프롬프트 엔지니어링에는 AI 모델과 다른 시스템 간의 상호 작용을 위한 간단하고 명확한 인터페이스의 사용은 물론 기업의 기존 IT 인프라에 AI를 통합하는 것이 포함됩니다. 또한 대량의 데이터를 처리하고 빠른 처리 속도 요건을 충족할 수 있는 견고하고 확장 가능한 아키텍처를 AI 모델에 사용하는 것도 포함됩니다.
개요
기업에서 AI를 구현하는 것은 많은 과제를 수반하는 복잡한 작업입니다. 가장 큰 과제는 다음과 같습니다.
- 전문성 부족
AI는 수학, 통계, 프로그래밍에 대한 깊은 이해가 필요한 비교적 새롭고 빠르게 성장하는 분야입니다. 많은 기업이 AI 모델을 개발하고 구현할 자격을 갖춘 직원을 충분히 확보하지 못하고 있습니다.
- 데이터 품질
AI 모델은 학습된 데이터만큼만 우수합니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 AI 모델도 좋지 않을 것입니다.
- 기존 IT 인프라에 통합
AI를 회사의 기존 IT 인프라에 통합하는 것은 어려울 수 있으며, 특히 AI용으로 설계되지 않은 오래된 시스템의 경우 더욱 그렇습니다.
- 데이터 보호 및 보안
AI 모델에는 민감한 정보가 포함될 수 있으므로 조직은 데이터를 보호하고 공격으로부터 모델을 보호할 수 있는지 확인해야 합니다.
- 변경 관리
AI를 도입하려면 업무 프로세스와 기업 문화에 변화가 필요할 수 있으며, 이를 위해서는 조직의 모든 구성원이 준비할 수 있도록 포괄적인 변화 관리 전략이 필요합니다.
신속한 엔지니어링의 동기는 언뜻 이해하기 어려울 수 있으므로 예를 들어 설명하겠습니다.
온라인 음식 배달 플랫폼을 설정하고 웹사이트에 추가할 수 있는 다양한 채소 이미지 수천 개가 있다고 가정해 보겠습니다.
문제는 이미지의 메타데이터에 어떤 채소가 어떤 이미지에 포함되어 있는지에 대한 설명이 없다는 것입니다.
이 시점에서 감자 이미지는 감자 폴더에, 브로콜리 이미지는 브로콜리 폴더에 넣는 식으로 힘들게 이미지를 정렬할 수 있습니다.
분류기를 통해 모든 이미지를 실행하면 더 쉽게 정렬할 수 있습니다. 하지만 보시다시피 분류기를 훈련하려면 여전히 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다.
프롬프트 기법을 사용하면 이미지를 분류할 때 가장 좋은 결과를 얻을 수 있다고 생각되는 텍스트 기반 프롬프트를 작성할 수 있습니다.
예를 들어, "감자가 있는 사진" 모델 표시 프롬프트가 될 수 있습니다. 빠른 엔지니어링에서 중요한 것은 이 프롬프트의 구조, 즉 모델이 이미지를 인식하는 방법을 정의하는 문구입니다.
최상의 프롬프트를 작성하기 위해서는 종종 시행착오를 거쳐야 합니다. 실제로 "감자 사진"이라는 프롬프트는 "감자 사진" 또는 "감자 모음"이라는 프롬프트와 매우 다릅니다.
다음은 조직에서 신속한 엔지니어링을 사용하여 AI 모델을 보다 효과적이고 효율적으로 구현하는 방법의 20가지 예시입니다.
1. 챗봇 구현:
챗봇을 구현함으로써 기업은 고객 서비스를 개선하는 동시에 비용을 절감할 수 있습니다. 챗봇은 연중무휴 24시간 이용 가능하며 문의에 자동으로 응답할 수 있습니다. 이는 음성 및 텍스트 인식 소프트웨어와 머신러닝 알고리즘의 통합을 통해 실현할 수 있습니다.
2.AI를 통한 데이터 분석:
기업은 AI 방법을 사용하여 데이터를 보다 효과적으로 분석하고 그로부터 가치 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘을 사용하면 데이터를 더 빠르고 정확하게 분석하여 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있습니다.
3. 개인화 도입:
개인화는 마케팅의 중요한 트렌드이며 AI 방법을 사용하여 구현할 수 있습니다. 기업은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 고객의 선호도와 행동에 따라 개인화된 제안과 추천을 생성할 수 있습니다.
4. 프로세스 자동화:
비즈니스 프로세스를 자동화하고 최적화하는 데에도 AI 방법을 사용할 수 있습니다. 프로세스를 자동화함으로써 기업은 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.
5. 예측적 유지보수 도입:
기업은 머신러닝과 같은 AI 방법을 적용하여 예측적 유지보수를 도입할 수 있습니다. 즉, 고장이 발생하기 전에 기계와 기기에 대한 유지보수 작업이 자동으로 수행됩니다.
6. 이미지 인식:
기업은 딥러닝 알고리즘과 같은 AI 방법을 사용하여 이미지 인식을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 이미지를 자동으로 분류하고 태그를 지정하여 시각 자료를 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다.
7.음성 인식 적용:
음성 인식 기술을 적용함으로써 기업은 업무 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 음성 인식을 통해 받아쓰기, 통화 처리, 고객 문의에 자동으로 응답할 수 있습니다.
8. 가상 비서 도입:
가상 비서는 기업이 업무 프로세스를 최적화하고 고객 서비스를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 가상 비서는 자연어 처리 및 머신 러닝 알고리즘과 같은 AI 방법을 사용하여 개발할 수 있습니다.
9. 사기 탐지:
기업은 머신러닝과 같은 AI 방법을 적용하여 사기 탐지를 구현할 수 있습니다. 예를 들어 이커머스 부문에서 온라인 주문에서 사기 시도를 식별하고 방지하는 데 사용할 수 있습니다.
10. 로보틱스 솔루션 개발:
기업은 머신 러닝과 같은 AI 방법을 사용하여 로보틱스 솔루션을 개발할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 예를 들어 제조 산업에서 작업 프로세스를 자동화하고 최적화하는 데 사용할 수 있습니다.
프롬프트 엔지니어링:
- 종합 가이드: https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
- 주제에 대한 전자책: https://prompt.mba
- Udemy 강좌: https://www.udemy.com/course/chat-gpt/
- 프롬프트 학습: https://learnprompting.org/
- 프롬프트 개요: https://prompts.chat
ChatGTP:
- 프롬프트 모음: https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/
- 영감을 주는 사례: https: //mpost.io/100-best-chatgpt-prompts-to-unleash-ais-potential/
중간 여정:
당사의 AI 제안
미래의 업무 세계에 미치는 영향
프롬프트 엔지니어링과 AI는 일반적으로 조직의 업무 방식을 근본적으로 변화시킬 것입니다. 많은 수동 및 반복 작업이 자동화되고, 새로운 직업과 직무 프로필이 등장하며, 워크플로우가 더욱 효율화되고, 고객과의 상호작용이 개선되고, 비즈니스 수익성이 높아질 것으로 예상할 수 있습니다. 이러한 변화에 대응하기 위해 기업은 직원들이 AI 모델을 다루고 작업할 수 있도록 해야 합니다.
핵심 요소인 신속한 엔지니어링
생물학에서 출현은 상호작용을 통해 함께 모인 부분들이 작은 규모에서는 볼 수 없는 새로운 행동(출현이라고 함)을 보여주는 놀라운 속성입니다.
더 놀라운 것은 작은 규모의 개체와 큰 규모의 개체가 비슷해 보이지만, 더 많은 부분과 상호작용으로 이루어진 큰 규모의 개체는 결국 완전히 다른 행동을 보인다는 사실입니다.
그리고 그 결과가 어떻게 나타날지 예측할 수 있는 방법은 없습니다.
이것이 바로 스케일링의 장점입니다(좋든 나쁘든)!
현재 AI 혁명의 가장 흥미로운 측면은 대규모로 배포된 머신러닝 모델의 새로운 기능이 등장하고 있다는 점입니다.
그리고 이 모든 것은 이러한 인공지능 모델을 비지도 방식으로 훈련할 수 있게 되면서 시작되었습니다. 비지도 학습은 사실 이 AI 혁명의 핵심 원리 중 하나이며, 최근 몇 년 동안 AI의 발전에 대한 해결책이기도 합니다.
2017년 이전에는 대부분의 AI 시스템이 지도 학습으로 작동했습니다. 이는 매우 제한된 작업을 위해 머신러닝 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있는 작고 구조화된 데이터 세트를 사용했습니다.
2017년 이후 트랜스포머라는 새로운 아키텍처가 도입되면서 상황이 바뀌기 시작했습니다.
이 새로운 아키텍처는 비지도 머신러닝 접근 방식과 함께 사용할 수 있었습니다. 머신 러닝 모델은 매우 간단한 목적 함수를 사용하여 매우 큰 비정형 데이터 세트에 대해 사전 학습할 수 있었습니다: 바로 텍스트 대 텍스트 예측입니다.
흥미롭게도, 머신 러닝 모델은 텍스트 대 텍스트 예측(매우 간단한 작업처럼 들릴 수 있지만)을 학습하기 위해 학습된 데이터에 대한 여러 가지 패턴과 휴리스틱을 학습하기 시작했습니다.
이를 통해 머신 러닝 모델은 다양한 작업을 학습할 수 있게 되었습니다.
대규모 언어 모델은 하나의 작업을 수행하는 데 그치지 않고 데이터에서 패턴을 도출하여 새로운 작업을 수행할 때 재사용하기 시작했습니다.
이것은 근본적인 혁명이었습니다. GPT-3의 또 다른 혁신은 이러한 모델을 시작할 수 있는 기능입니다.
즉, 이러한 모델이 자연어 학습을 통해 사용자의 컨텍스트를 추가로 학습할 수 있게 된 것입니다. 이는 모델의 결과를 극적으로 변화시킬 수 있습니다.
이 다른 측면은 아무도 명시적으로 이러한 측면을 요구하지 않았다는 사실에서 비롯된 것이기도 합니다. 이렇게 해서 현재 머신러닝 모델의 핵심 기능인 컨텍스트 기반 프롬프트 학습을 확보할 수 있었습니다.
프롬프트 엔지니어링은 현재 AI 패러다임의 핵심 요소 중 하나입니다.
프롬프트 엔지니어링의 가장 흥미로운 측면 중 하나는 대규모 언어 모델을 훈련할 수 있는 Transformer 아키텍처의 확장성이 새로운 기능으로 입증되었다는 사실입니다.
사용자가 요청하는 것이 역효과를 낼 수 있는 것처럼, 기계가 수행하기를 원하는 것을 표현하는 방식에 따라 결과물이 크게 달라질 수 있습니다.
이 기능의 가장 흥미로운 점은 무엇일까요?
프롬프트는 인공지능 분야의 전문가들이 개발한 기능이 아닙니다. 개발 중이던 기능이었습니다. 즉, 거대한 머신 러닝 모델이 개발되면서 프롬프트는 기계가 사용자가 요청한 작업을 수행하도록 하는 방법이 되었습니다.
아무도 이 기능을 요구하지 않았고 그냥 그렇게 된 것입니다!
인공 지능 (AI)의 역사에서 AI는 더욱 발전하고 균질화되었습니다. 머신 러닝이 도입되면서 예제를 통해 작업을 완료하는 방법을 자동으로 추론하는 데 사용됩니다. 딥러닝은 예측에 사용되는 높은 수준의 기능을 개발하는 데 사용되며, 기본 모델은 상황별 학습과 같은 고급 기능을 개발하는 데 사용됩니다. 동시에 머신러닝은 학습 알고리즘(예: 로지스틱 회귀)을 균질화합니다. 딥러닝은 모델 아키텍처(예: 컨볼루션 신경망)를 동질화하고, 기본 모델은 모델 자체를 동질화합니다(예: GPT-3).
프롬프트 엔지니어링은 AI에서 사용되는 프로세스입니다. 여기에는 하나 이상의 작업을 언어 모델을 나타내는 프롬프트 기반 데이터 세트로 변환한 다음 학습하도록 훈련하는 작업이 포함됩니다.
업데이트: 05.10.2023: 소개: 프롬프트 엔지니어링이란 무엇이며 왜 중요한가요?
프롬프트 엔지니어링은 인공지능(AI)의 세계에서 단순한 기술 용어가 아니라 제너레이티브 AI 기술의 잠재력을 최대한 실현할 수 있는 예술적 형식입니다. 이 가이드에서는 프롬프트 엔지니어링을 사용하여 일상적인 업무에서 보다 효율적이고 고품질의 결과를 얻을 수 있는 방법을 살펴봅니다.
핵심 메시지
- 프롬프트 엔지니어링은 제너레이티브 AI를 최적화하는 수단입니다.
- 마케팅, 데이터 분석 등 다양한 분야에 적용 가능.
- 생성된 콘텐츠의 효율성과 품질 향상.
프롬프트 엔지니어링의 프로세스: 철저한 접근 방식
프롬프트 엔지니어링의 메커니즘
프롬프트 엔지니어링 프로세스를 통해 AI 기술에서 원하는 결과를 생성하는 방식으로 지침 또는 '프롬프트'를 공식화할 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링은 무작위로 결과를 도출하는 기존 방식과 달리 정확하고 유용한 답변을 얻기 위한 체계적인 접근 방식을 제공합니다.
레고 조립의 비유: 실행을 통한 이해
가장 좋은 비유는 종종 가장 단순한 것입니다. 프롬프트 엔지니어링을 레고 세트로 조립하는 것으로 생각하면 됩니다. 프롬프트 엔지니어링은 개별 "브릭"을 프롬프트 형태로 조합하여 유용하고 완전한 그림을 만드는 것입니다. 브릭을 잘 조합할수록 최종 결과물은 더욱 인상적입니다.
중요 포인트
- 정확한 결과를 위한 체계적인 접근 방식.
- 레고 조립과 유사: 개별 요소를 조립하여 완전한 결과를 얻습니다.
효과적인 신속한 엔지니어링을 위한 7가지 기반
목표 지향성, 명확성 및 컨텍스트
신속한 엔지니어링의 첫 번째 단계 중 하나는 목표를 명확하게 정의하는 것입니다. 무엇을 달성하고자 하는가? 목표를 명확히 이해하면 텍스트 생성을 위한 ChatGPT나 이미지-텍스트 변환 애플리케이션을 위한 Midjourney와 같은 AI 도구를 적절히 사용할 수 있습니다.
언어적 미묘함: 길이, 어조 및 스타일
프롬프트 엔지니어링에서는 언어에 대한 이해가 필수적입니다. 올바른 단어, 어조, 스타일을 선택하면 생성되는 콘텐츠의 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다. AI 도구에 구현된 다양한 스타일과 작성자를 숙지해야 합니다.
핵심 사항
- 명확한 목표의 중요성.
- 프롬프트 작성 시 언어적 요소의 중요성.
후속 프롬프트를 통한 반복적인 개선
성공의 열쇠인 지속적인 최적화
후속 프롬프트는 프롬프트 엔지니어링의 고급 기법입니다. 이를 통해 AI가 생성한 콘텐츠를 반복적으로 다듬고 개선할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 결과를 더 잘 제어하고 예측할 수 있습니다.
후속 프롬프트 적용 모범 사례
후속 프롬프트를 효과적으로 사용하기 위한 다양한 입증된 방법이 있습니다. 여기에는 문맥을 좁히는 것부터 원하는 결과물을 정확하게 지정하는 것까지 다양합니다.
중요한 사항
- 품질 개선에서 후속 프롬프트의 역할.
- 후속 프롬프트를 효과적으로 사용하기 위한 입증된 방법.
결론: 효율성을 높이는 프롬프트 엔지니어링의 힘
프롬프트 엔지니어링은 단순한 도구가 아니라 다양한 영역에서 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 누구나 배울 수 있는 기술입니다. 체계적인 접근 방식과 지속적인 개선을 통해 업무의 품질과 효율성을 크게 높일 수 있습니다.
핵심 포인트
- 효율성을 극대화하기 위한 필수 기술인 프롬프트 엔지니어링.
- 지속적인 개선을 위한 체계적이고 반복적인 방법.
이 포괄적인 가이드가 프롬프트 엔지니어링의 세계에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고 일상 업무에 이러한 강력한 기술을 적용하도록 장려하기를 바랍니다.
서비스 및 무엇을 도와드릴까요?
자주 묻는 질문
프롬프트 엔지니어링 분야에서 경력을 쌓으려면 일반적으로 컴퓨터 과학, 머신 러닝 및/또는 자연어 처리에 대한 탄탄한 배경 지식이 필요합니다. 관련 분야의 학사 또는 석사 학위를 취득하는 것이 좋은 출발점이 될 수 있습니다. 또한 관련 도구 및 기술에 대한 실무 경험도 중요합니다. 필요한 기술을 습득하고 입증하는 데 도움이 될 수 있는 머신러닝 및 자연어 처리 전문 교육 과정과 자격증도 있습니다.
AI와 머신러닝의 발전으로 신속한 엔지니어링도 진화하고 있습니다. 고급 자연어 처리 기술과 같은 새로운 기술과 방법의 도입은 신속한 엔지니어링 전략의 효과를 높이고 혁신적인 애플리케이션을 위한 새로운 기회를 창출할 수 있습니다. 또한 AI 기술의 발전으로 데이터를 보다 효율적으로 분석하고 처리할 수 있어 효과적인 프롬프트를 설계하고 최적화하는 능력도 향상되었습니다.
결론
신속한 엔지니어링은 AI 모델을 보다 효과적이고 효율적으로 구현하기 위한 중요한 접근 방식입니다. 기업은 신속한 엔지니어링을 통해 AI 모델이 특정 요구 사항에 맞게 조정되고 효율적으로 작동하도록 보장할 수 있습니다.
AI 모델의 구현은 업무의 세계를 변화시킬 것입니다: 많은 수동적이고 반복적인 작업이 자동화되고 기업의 업무 방식이 변화할 것입니다. AI의 이점을 누리고 업무 환경의 변화에 대비하기 위해 조직은 모든 이해관계자가 변화에 대비할 수 있도록 포괄적인 변화 관리 전략을 구현해야 합니다.
