AI 요약관련 정보

• 맥락 엔지니어링은 AI 비즈니스 성공의 핵심 기술이며, 이는 AI 모델에 필요한 적절한 정보를 제공하는 기술입니다. 🔑
• 대부분의 AI 자동화 템플릿은 맥락 부족으로 인해 일반적인 결과물을 생성하지만, 맥락 엔지니어링을 통해 일관성 있고 신뢰할 수 있는 결과물을 얻을 수 있습니다. 💡
• 맥락 엔지니어링은 AI 모델을 '명령'하는 것이 아니라 '온보딩'하는 것과 같습니다. 스마트 인턴에게 업무를 맡길 때 필요한 모든 정보와 지침을 제공하는 것과 유사합니다. 🧑‍💼
• 맥락 엔지니어링은 프로세스의 단계를 정의하고 각 단계에 적합한 맥락을 제공하여 좋은 결과를 얻는 것을 의미합니다. 🗺️
• 일반적인 지식 기반 작업에는 맥락이 적게 필요하지만, 콘텐츠 제작, 광고 디자인, SEO 글쓰기와 같은 특정 지식 및 창의적 작업에는 맥락 엔지니어링이 필수적입니다. 🎨
• AI 자동화 기술, 특정 분야에 대한 전문 지식, 맥락 엔지니어링 기술을 결합하면 AI 제품화 서비스를 구축할 수 있습니다. 🛠️
• 성공적인 AI 제품화 서비스를 구축하기 위한 6단계 프레임워크는 다음과 같습니다: 좋은 결과 정의, 필요한 작업 정의, 맥락 데이터 세트 정의, 각 단계에 필요한 맥락 정의, 각 작업에 대한 지침 정의, 프롬프트 및 맥락 변수 테스트. 🧪
• 창의적인 워크플로우를 자동화하려면 프로세스를 계획하고 각 단계에 대한 맥락을 미리 정의해야 합니다. 이는 전체 작업의 80~90%를 차지합니다. ✍️
• 좋은 결과물의 예시를 확보하는 것이 가장 빠르고 쉬운 방법이며, 이는 결과물의 품질을 향상시키는 데 가장 중요한 맥락입니다. 🖼️
• 언어 모델은 작업 범위가 구체적이고 제한적일 때 가장 안정적이고 일관된 결과를 제공하므로, 프로세스를 작은 작업으로 분해해야 합니다. 쪼개고 인간의 개입을 추가하면 엣지 케이스를 처리하는 데 드는 시간을 줄일 수 있습니다. 🧩
• 사용자 맥락(비즈니스, 개인, 어조), 대상 고객 맥락(인구 통계, 문제점, ICP), 외부 맥락(웹사이트 링크, API 데이터)을 수집하여 초기 맥락 데이터 세트를 준비해야 합니다. 🧑‍🤝‍🧑