프롬프트 엔지니어링

사내 AI 챗봇 프로젝트를 진행하면서 GPT-4 API 응답 품질을 높이기 위한 프롬프트 엔지니어링 기법을 정리했다. Few-shot learning과 구조화된 출력 형식을 적용하여 응답 일관성을 크게 개선할 수 있었다.

사내 문서 요약 기능을 GPT-4 API로 구현하면서 프롬프트 설계의 중요성을 체감했다. Few-shot 예시와 구조화된 출력 지시를 통해 응답 일관성을 크게 개선했다.

팀 내 코드 리뷰 부담을 줄이기 위해 GPT-4 API를 활용한 자동화 시스템을 구축했다. 프롬프트 설계 과정에서 겪은 시행착오와 실제 적용 결과를 정리했다.

사내 AI 챗봇 프로젝트에서 GPT-4 API를 사용하면서 프롬프트 설계에 따라 응답 품질이 크게 달라지는 것을 경험했다. Few-shot learning과 구조화된 프롬프트를 통해 일관성 있는 결과를 얻는 방법을 정리했다.

최근 출시된 Claude 3 Opus를 업무에 적용하면서 GPT-4와의 프롬프트 응답 차이를 발견했다. 같은 프롬프트라도 모델마다 다른 결과를 내는 케이스를 정리했다.

사내 챗봇 서비스에 GPT-4 API를 적용하면서 겪은 응답 품질 문제를 프롬프트 엔지니어링으로 해결한 과정을 정리했다. Few-shot learning과 구조화된 프롬프트 템플릿으로 응답 일관성을 크게 향상시킬 수 있었다.

사내 챗봇 프로젝트에서 GPT-4 API 응답이 일관성 없고 불필요하게 장황한 문제가 있었다. 프롬프트 구조화와 few-shot 예시를 통해 응답 품질을 크게 개선했다.

사내 문서 요약 기능 개발 중 GPT-4 응답 품질이 일관되지 않은 문제가 있었다. 프롬프트 구조화와 few-shot 예시를 적용해 응답 정확도를 크게 향상시켰다.

복잡한 분석 작업을 여러 단계로 나눠 처리하는 프롬프트 체이닝을 구현했다. 단일 프롬프트보다 정확도가 높아졌지만, 비용과 레이턴시 트레이드오프를 고려해야 했다.

ChatGPT 출시 이후 사내에서 프롬프트 엔지니어링 수요가 급증했다. 반복적인 프롬프트 작성을 자동화하기 위해 템플릿 시스템을 구축한 과정을 정리했다.