더북(TheBook): 프롬프트 엔지니어링의 비밀

프롬프트 엔지니어링의 비밀

h5>프롬프트 엔지니어링의 기본 원칙부터 고품질의 응답을 얻을 때까지 차근차근,
바로 적용 가능한 실전 기술을 10가지 사례와 실용적인 분야에 직접 접목시켜 배운다!

프롬프트 엔지니어링의 노하우를 실제로 어떻게 적용해야 할지 모르겠다면? 챗GPT가 코딩도 해주고 오류도 알려준다는데 대체 어떻게 하는지 궁금하다면? 추상적이고, 기초적인 이야기 대신 실제 사례와 실전 기술을 배우고 싶다면? 실제 업무와 비즈니스에 바로 적용할 수 있는 프롬프트 작성 패턴을 찾고 있다면?

이 책은 프롬프트 엔지니어링으로 다양한 분야에서 내가 의도한 결과, 원하는 응답을 정확하고 빠르게 얻어내는 방법을 차근차근 설명한다. 기본 원칙과 동작 원리는 핵심만 간단히 배우고, 사례와 실습을 통해 프롬프트 엔지니어링의 전 과정을 살펴본다. 기획, 마케팅, 면접, 사내 프로그램, 쇼핑몰 등 우리의 업무 및 일상 분야에서 최대한 활용하기 위해 프롬프트 엔지니어링을 어떻게 시작하고 발전시켜 나갈 수 있는지 사례와 실습을 통해 살펴보자.

«프롬프트 엔지니어링의 비밀»은 1~3장을 공개합니다.

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1부 프롬프트 엔지니어링 소개
1. CHAPTER 1 프롬프트와 프롬프트 작성 기법 이해하기
2. CHAPTER 2 AI로 문장을 생성하여 콘텐츠 제작하기
2부 기본적인 프롬프트 엔지니어링 기술
1. CHAPTER 3 ChatGPT와 실용적인 예제를 통해 팟캐스트 만들고 홍보하기
2. CHAPTER 4 창의적인 글쓰기를 위한 LLM
  1. SECTION 4.1 AI를 활용한 창의적인 글쓰기
  2. SECTION 4.2 AI를 활용한 소설 쓰기
  3. SECTION 4.3 AI를 활용한 시 쓰기
  4. SECTION 4.4 요약
3. CHAPTER 5 비정형 텍스트에서 통찰력 얻기:텍스트 분석을 위한 AI 기술
  1. SECTION 5.1 감성 분석: 텍스트에서 감정을 감지하는 AI 기술
  2. SECTION 5.2 비정형 데이터 정리: AI 기반의 텍스트와 데이터 자동 분류
  3. SECTION 5.3 엉망인 데이터 정리: AI가 데이터 집합의 문제를 식별하고 해결하는 방법
  4. SECTION 5.4 비정형 데이터 이해하기: 정보 추출을 위한 패턴 매칭
  5. SECTION 5.5 요약
3부 다양한 분야의 고급 사용 사례
1. CHAPTER 6 교육과 법률 분야의 LLM 사례
  1. SECTION 6.1 ChatGPT를 이용한 강의 자료 작성
  2. SECTION 6.2 유인물과 기타 자료 작성
    1. 6.2.1 단원 유인물 작성
    2. 6.2.2 풀이 예시 작성
    3. 6.2.3 단어 문제
  3. SECTION 6.3 쪽지 시험 문제 작성
  4. SECTION 6.4 평가 기준표 작성
  5. SECTION 6.5 빈칸 채우기 이해력 시험 작성
  6. SECTION 6.6 법률 연구를 위한 AI
  7. SECTION 6.7 LLM을 활용한 법률 문서 검토
  8. SECTION 6.8 LLM을 활용한 법률 문서 작성
  9. SECTION 6.9 법률 교육과 학습을 위한 AI
  10. SECTION 6.10 LLM을 활용한 전자 증거 개시와 소송 지원
  11. SECTION 6.11 AI를 활용한 지적 재산 관리
  12. SECTION 6.12 변호사를 위한 기타 LLM 활용
  13. SECTION 6.13 요약
2. CHAPTER 7 AI 짝 프로그래머의 부상: 지능형 도우미와 함께 더 나은 코드 작성하기
  1. SECTION 7.1 코딩 도우미를 이용한 코드 생성
  2. SECTION 7.2 헷갈리는 것을 명확하게:AI가 코드의 기능을 쉽게 설명합니다
  3. SECTION 7.3 코드 주석 달기, 형식 정리, 최적화
  4. SECTION 7.4 잘못된 코드 수정:AI가 디버깅 과정을 바꾸는 방법
  5. SECTION 7.5 코드를 한 언어에서 다른 언어로 번역하기
  6. SECTION 7.6 사례 연구 1: AI를 활용한 웹사이트 코드 개발
  7. SECTION 7.7 사례 연구 2: AI를 활용한 엣지와 크롬 확장 프로그램 제작
  8. SECTION 7.8 요약
3. CHAPTER 8 챗봇을 위한 AI
  1. SECTION 8.1 기술 요구 사항
  2. SECTION 8.2 GPT-4 API와 기타 LLM API를 사용한 챗봇 제작
  3. SECTION 8.3 LLM API를 활용한 대화형 인터페이스 구축
  4. SECTION 8.4 AI를 활용한 고객 지원
  5. SECTION 8.5 사례 연구 1: 사용자의 제품 주문을 돕는 AI 기반 챗봇
  6. SECTION 8.6 사례 연구 2: 상호 작용 질문과 평가 생성 후 챗봇 흐름 배포
  7. SECTION 8.7 요약
4. CHAPTER 9 더 똑똑한 시스템 구축: 고수준의 LLM 통합
  1. SECTION 9.1 스프레드시트를 활용한 대량 프롬프트 자동화
  2. SECTION 9.2 Zapier와 Make를 통해 LLM을 기술 구성과 연동하기
  3. SECTION 9.3 제품 설명 작성과 번역
  4. SECTION 9.4 API를 넘어: LangChain으로 맞춤형 LLM 파이프라인 구축하기
  5. SECTION 9.5 LangChain의 기본 구성 요소
  6. SECTION 9.6 LangChain의 노 코드 도구: Langflow와 Flowise
    1. 9.6.1 Flowise 탐색하기
    2. 9.6.2 ChatGPT 스타일의 챗봇 구성하기
    3. 9.6.3 LLM을 활용해 PDF에서 답 찾기
    4. 9.6.4 LangSmith: LLM 작업 흐름 디버깅, 테스트, 모니터링하기
  7. SECTION 9.7 LLM 통합의 미래: 플러그인, 에이전트, 어시스턴트, GPT, 멀티 모달 모델
  8. SECTION 9.8 요약
4부 윤리, 한계, 앞으로의 발전
1. CHAPTER 10 생성형 AI: 윤리와 혁신의 교차점에서 발생하는 문제들
  1. SECTION 10.1 생성형 AI의 윤리적 도전 과제 탐구
    1. 10.1.1 생성형 AI의 신뢰와 책임 문제
  2. SECTION 10.2 경제적 영향에 대한 고려
  3. SECTION 10.3 환경 지속 가능성 문제
  4. SECTION 10.4 사회적 위험과 성찰
    1. 10.4.1 더 넓은 사회적 영향
    2. 10.4.2 기계의 창의성이 인지에 대해 알려주는 것들
    3. 10.4.3 국방과 의료 분야의 우려
  5. SECTION 10.5 앞으로 나아갈 길: 해결책과 안전 장치
  6. SECTION 10.6 요약
2. CHAPTER 11 결론
  1. SECTION 11.1 책 내용의 요약
  2. SECTION 11.2 가능성 확장하기: 혁신적인 프롬프트 엔지니어링 활용
  3. SECTION 11.3 의도한 결과 달성하기: 프롬프트 엔지니어링의 목표
  4. SECTION 11.4 한계를 이해하고 감독 유지하기
  5. SECTION 11.5 요약

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