AI 요약관련 정보

• 데이터 처리 파이프라인 구축의 어려움 강조 😥.
• LLM 프롬프트 개선의 중요성 및 어려움 인식 🤔.
• 데이터 이해 부족이 파이프라인 실패의 주요 원인임을 지적 🤯.
• 데이터 내 이상 및 실패 유형을 식별하는 도구의 필요성 강조 🛠️.
• 프롬프트의 모호성을 줄이는 것이 중요함을 강조 ✍️.
• 평가가 지속적인 과정임을 강조 🔄.
• 데이터 이해, 프롬프트 명확화, 정확도 최적화 단계를 구분하여 반복해야 함을 제안 🪜.