AI 엔지니어가 되기 위해 알아야 할 6가지 스킬

  • 관리자 신현승
  • 카테고리: 개발이슈
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[블로그와 전문가]

2단계: 프롬프트 기술 이해 (Understanding the Art of Prompting)

프롬프트 기술을 이해하고, 원하는 행동을 이끌어내는 방법이 중요합니다. 네 가지 기법을 공유합니다:

  • Chain of Thought: 모델의 사고 과정을 설명하게 합니다.
  • 예시 포함하기: 예시를 통해 프롬프트를 구체화합니다.
  • 구조적 요소 사용: XML 태그 등을 사용하여 입력합니다.
  • 구조화된 출력: JSON 등으로 출력되어야 다른 시스템과 통합할 수 있습니다.

프롬프트 관리를 위해 유진 얀, 엘비스의 가이드를 추천합니다.

3단계: 컨텍스트와 검색 (Context and Retrieval)

모델의 응답 질을 높이기 위해 적절한 컨텍스트를 제공하고, RAG(Retrieval Augmented Generation) 구현이 필요합니다. 쿼리 개선 및 색인 전략이 중요합니다. 추천 자료로 그렉의 검색 시리즈 fullstackretrieval.com와 LangChain 문서가 있습니다.

4단계: 오케스트레이션 (Orchestration)

여러 시스템이 함께 작동하는 시스템을 구축하는 것이 중요합니다. 기본적으로는 LangChain을 사용하고, 후에 에이전트로 확장할 수 있습니다. 추천 자료로는 에이전트 도입 현황 보고서가 있습니다.

5단계: 평가 및 관찰성 (Evaluations and Observability)

모델의 평가와 관찰성을 이해해야 합니다. 좋은 평가 시스템은 필수이며, **하멜 후세인**의 자료 Your AI Product Needs Evals을 참고하세요.

6단계: 마인드셋 (Mindset)

마지막 단계는 새로운 관점의 습득입니다. 핵심 요소는:

  • 신규 사례 연구
  • 신속한 개발
  • 도구 스택 이해
  • LLM 앱 확장성 이해

마치며, 이 로드맵을 통해 AI 엔지니어링 기술을 개발하고, 제 프로젝트에서 이를 실험해보려 합니다. 여러분도 관심 있으신가요?


해당 기사는 GPT를 이용하여 요약한 내용입니다.

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