
ChatGPT 프롬프트 팁 시리즈 - (5) Template
ChatGPT 출력 형태를 템플릿으로 미리 정의하는 방법을 소개했습니다. 예시와 Placeholder를 활용해 원하는 양식의 결과를 유도하는 방식입니다.
새로운 기술 블로그가 추가되었어요

ChatGPT 출력 형태를 템플릿으로 미리 정의하는 방법을 소개했습니다. 예시와 Placeholder를 활용해 원하는 양식의 결과를 유도하는 방식입니다.

Recipe 패턴으로 목표 작업의 누락 단계를 보완하고 불필요한 단계를 줄이는 방법을 소개했습니다. 사무실 인테리어 계획 예시를 통해 구체적이고 유용한 프로세스 도출 방식을 설명했습니다.

당근에서 LLM을 어떻게 활용하는지 서비스 사례와 운영 방법을 소개했습니다. 또한 프로덕션 적용을 위한 파이프라인, 모델 선택, 프롬프트 엔지니어링 원칙을 정리했습니다.

페르소나 프롬프트 패턴으로 LLM의 관점과 출력 형태를 조절하는 방법을 정리했습니다. 쉬운 설명이나 원하는 답변을 얻는 활용 사례를 소개했습니다.


대규모 머신러닝 학습에서 데이터 병렬성과 동기/비동기 업데이트 방식을 설명했습니다. 또한 Ring-AllReduce로 통신 병목과 상태 불일치 문제를 완화하는 방법을 소개했습니다.

GDG가 제미나이와 젬마를 중심으로 한 ‘빌드 위드 AI’ 글로벌 행사 시리즈를 소개했습니다. 한국에서도 실습형 워크샵과 해커톤이 여러 지역에서 진행됩니다.

ChatGPT 프롬프트 패턴인 Output Automater의 목적과 활용법을 정리한 글입니다.\n단계별 작업이 필요한 요청에 자동화 맥락을 넣어 수동 작업을 줄이는 방법을 설명했습니다.

ChatGPT 프롬프트 패턴 중 메타 언어 생성 방법을 소개했습니다. 복잡한 설명을 규칙화해 더 간결하고 명확하게 소통하는 방식입니다.

콴다는 AI 디지털 교과서를 위해 OCR, 문제 분류, 해설 생성, 성취도 분석 기술을 결합했습니다. 이를 통해 학생별 맞춤형 학습과 교육 격차 해소를 목표로 했습니다.


개인 블로그 기록을 RAG 데이터로 활용해 Streamlit과 LangChain으로 LLM 애플리케이션을 만들었습니다.\n운영 지표, 벡터 DB 연동, 개별 파일 업데이트 최적화까지 직접 겪은 고민을 정리했습니다.

ChatGPT를 활용한 뉴스 감성 분석이 주가 예측에 미치는 영향을 소개했습니다. 전통적 감성 분석과의 비교를 통해 금융 분야 적용 가능성을 살펴봤습니다.


생성형 검색이 서비스로 자리 잡기 위해 필요한 전환 전략을 설명했습니다.\n초기 강점 시나리오를 선정하고 리텐션과 품질을 보며 점진적으로 확장해야 합니다.