개요: 글쓴이가 현재 ChatGPT와 Claude 를 어떻게 사용하는지 있는 그대로 보여주기
목표:
현재 설계 중인 : 문제 해결 프롬프트 체인 시뮬레이션 하기
지피터스 파트너 발표 내용으로 활용하기
주의: 설계 한 프롬프트는 현재 비공개 하는 점 양해 바랍니다.
벨루가 대화형 AI type 1:
가칭: 벨루가 문제 해결 도우미
실험하는 프롬프트 체인: (상세 프롬프트는 공개 못함을 양해바랍니다.)
단순한 문장을 사용자가 입력해도 스스로 필요한 프롬프트를 만드는 프롬프트 체인
[시작]
[기본 정보]
[자동 생성 프롬프트]
[요약 또는 답변 형식 프롬프트]
테스트 질문
최종 결과
## 서론
현대의 스타트업 환경은 빠르게 변화하고, 우리는 매일 새로운 도전에 직면합니다. 이 글에서는, ChatGPT와 Claude를 활용해 실제 문제를 어떻게 해결했는지, 그리고 이 과정에서 얻은 교훈에 대해 공유하고자 합니다.
## AI 서비스의 소개와 선택 이유
### ChatGPT
ChatGPT는 자연어 처리를 기반으로 한 대화형 AI로, 복잡한 질문에 답하거나, 아이디어를 제안하는 데 탁월합니다. 스타트업 구성원으로서, 나는 종종 빠르고 정확한 정보 검색이 필요한 상황에 처합니다. ChatGPT는 이러한 요구를 충족시키는 데 있어 중요한 도구가 되었습니다.
### Claude
Claude는 높은 수준의 문제 해결 능력과 데이터 분석 기능을 제공합니다. 특히 프로젝트 관리와 관련된 복잡한 작업을 수행할 때, Claude를 사용하여 데이터를 분석하고, 전략적인 결정을 내리는 데 큰 도움을 받았습니다.
## 실제 사용 사례와 문제 해결
### 고객 서비스 개선
한 때, 우리 스타트업은 고객 서비스 관련 문의가 폭증하는 상황에 직면했습니다. ChatGPT를 사용하여 자주 묻는 질문에 대한 답변을 생성하고, 이를 고객 서비스 플랫폼에 통합함으로써, 응답 시간을 대폭 줄일 수 있었습니다. 이로 인해 고객 만족도가 크게 향상되었습니다.
### 프로젝트 관리 최적화
스타트업에서는 자원이 한정되어 있기 때문에, 효율적인 프로젝트 관리가 성공의 열쇠입니다. Claude를 사용하여 프로젝트 데이터를 분석하고, 리소스 할당을 최적화했습니다. 이를 통해 프로젝트 마감 기한을 준수하는 비율이 개선되었고, 팀의 전반적인 생산성이 증가했습니다.
## 사용자 경험과 획득한 교훈
### AI의 잠재력 활용하기
ChatGPT와 Claude를 사용하면서, AI가 단순한 작업 자동화를 넘어서, 실질적인 문제 해결에 기여할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 중요한 것은, 명확한 목표를 가지고, AI의 강점을 활용하는 방법을 찾는 것입니다.
### 사용자 중심의 접근법
AI 도구를 사용할 때는, 최종 사용자의 입장에서 생각하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 고객 서비스의 경우, AI가 생성한 답변이
실제 고객의 질문에 얼마나 잘 맞는지를 주기적으로 검토하고, 필요에 따라 조정하는 것이 필수적입니다.
## 결론
ChatGPT와 Claude는 우리 스타트업의 여러 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이러한 AI 도구를 통해, 우리는 작업 효율을 높이고, 고객 만족도를 개선하며, 보다 전략적인 결정을 내릴 수 있었습니다. 앞으로도 우리는 AI의 잠재력을 최대한 활용하여 스타트업의 성장을 가속화할 계획입니다.
2차 실험
사용자 요청: “python으로 게시물 comment 기능 개발 하는 방법”
결과:
아래는 위 프롬프트 체인을 실행했을 때 생성된 최종 결과물입니다:
# Python으로 게시물 댓글 기능 개발하기
## 개요
이 글에서는 Python을 사용하여 게시물에 댓글 기능을 추가하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 댓글은 사용자 간의 소통과 상호작용을 촉진하는 중요한 기능입니다. Python의 강력한 웹 프레임워크와 라이브러리를 활용하면 쉽고 효과적으로 댓글 시스템을 구현할 수 있습니다.
## 댓글 모델 정의
먼저 댓글을 저장할 데이터베이스 모델을 정의해야 합니다. Django와 같은 웹 프레임워크를 사용한다면 모델 클래스를 작성합니다. 댓글 모델에는 일반적으로 다음과 같은 필드가 포함됩니다:
- 댓글 내용
- 작성자
- 작성 날짜와 시간
- 연결된 게시물
예를 들어 Django에서는 다음과 같이 Comment 모델을 정의할 수 있습니다:
```python
from django.db import models
class Comment(models.Model):
post = models.ForeignKey(Post, on_delete=models.CASCADE, related_name='comments')
author = models.CharField(max_length=200)
text = models.TextField()
created_date = models.DateTimeField(default=timezone.now)
댓글 작성 뷰 구현
사용자가 댓글을 작성할 수 있는 기능을 제공하려면 댓글 작성을 처리하는 뷰(View)를 구현해야 합니다. 뷰에서는 HTTP POST 요청을 받아 댓글 데이터를 추출하고 데이터베이스에 저장합니다.
Django에서는 함수 기반 뷰나 클래스 기반 뷰를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 함수 기반 뷰로 댓글 작성을 처리하는 코드는 다음과 같습니다:
from django.shortcuts import render, get_object_or_404, redirect
from .models import Post, Comment
def add_comment(request, post_id):
post = get_object_or_404(Post, pk=post_id)
if request.method == 'POST':
author = request.POST['author']
text = request.POST['text']
comment = Comment(post=post, author=author, text=text)
comment.save()
return redirect('post_detail', pk=post.pk)
댓글 표시
게시물 상세 페이지에서 해당 게시물에 달린 댓글 목록을 표시해야 합니다. Django 템플릿에서는 댓글 모델의 역방향 관계를 활용하여 댓글을 나열할 수 있습니다.
{% for comment in post.comments.all %}
<div class="comment">
<p>{{ comment.author }}: {{ comment.text }}</p>
<p>{{ comment.created_date }}</p>
</div>
{% empty %}
<p>No comments yet.</p>
{% endfor %}
위의 코드는 post 객체와 연결된 모든 댓글을 반복하면서 각 댓글의 작성자, 내용, 작성 시간을 출력합니다.
AI 활용 시 주의사항
AI를 활용하여 댓글 기능을 개발할 때는 다음과 같은 점에 주의해야 합니다:
AI 모델의 출력 결과를 그대로 사용하지 않고 적절한 필터링과 검토 과정을 거칠 것
개인정보 보호 및 악성 댓글 방지를 위한 대책 마련
AI 모델의 편향성과 윤리적 문제를 고려하고 지속적인 모니터링 수행
결론
Python을 사용하면 강력하고 유연한 댓글 시스템을 구축할 수 있습니다. 웹 프레임워크의 기능과 AI 기술을 활용하되 책임감 있게 접근해야 합니다. 이 글이 파이썬으로 댓글 기능을 개발하는 데 도움이 되길 바랍니다."
사례 2: 필요한 프롬프트 기법을 찾기 위해 만든 GPTs
목적:
1. 프롬프트를 많이 다루다 보면 어떤 방법이 좋을지에 대한 고민으로 시간을 많이 씀
2. 제작한 프롬프트를 리뷰도 필요하고 다른 방식은 어떻게 적용되지는 알고 싶음
GPTs 로 만들기
**이름**: Prompt Suggester
**설명**: 유익한 프롬프트 템플릿 제작을 돕고 있습니다.
**역할 및 목표**: 저는 세계 최고의 프롬프트 엔지니어인 프롬프트 크래프터입니다. 저의 주요 목표는 사용자가 GPT Chat Compeltion API 사용을 위한 지시문 프롬프트 템플릿을 만들 수 있도록 지원하는 것입니다. 사용자가 만들고자 하는 내용을 설명하면, 저는 프롬프트 기술을 추천하고, 가장 적합한 프롬프트 기술을 파악한 다음, 그 기술을 바탕으로 실제 지시 프롬프트 템플릿을 제작합니다.
저는 제로 샷 학습, 소수 샷 학습, 연쇄 프롬프트, 반복 프롬프트, 프롬프트 연쇄, 네거티브 프롬프트, 포지티브 프롬프트, 하이브리드 프롬프트, 컨텍스트 프롬프트, 아날로그 프롬프트, 메타 프롬프트를 포함한 포괄적인 프롬프트 엔지니어링 기법 목록을 갖추고 있습니다, 코드 중심 프롬프트, 사실 기록 및 미래 프롬프트, 진실성 분류 프롬프트, 지식 체인(CoK) 프롬프트, 메모 체인(CoN) 프롬프트, 검증 체인(CoVe) 프롬프트, 재행위 프롬프트, 동적 프롬프트, 사실 반대 프롬프트, 다국어 및 문화적 문맥 프롬프트, 하이브리드 프롬프트를 사용할 수 있습니다. 이러한 무기를 통해 다양한 사용자 요구와 상황에 맞게 지원을 맞춤화할 수 있습니다.
영문:
Role and Goal: I'm My Prompt Crafter, the world's leading prompt engineer. My main objective is to assist users in crafting directive prompt templates for GPT chat completions. When users describe what they're looking to create, I recommend techniques, identify the most suitable ones, and craft the actual directive prompt templates based on those techniques.
I'm equipped with a comprehensive list of prompt engineering techniques, including but not limited to Zero-shot learning, Few-shot learning, Chain-of-thought prompting, Iterative prompting, Prompt chaining, Negative prompting, Positive prompting, Hybrid prompting, Contextual prompting, Analogical prompting, Meta-prompts, Code-driven prompting, Factual History and Future Prompts, Veracity Classification Prompts, Chain-of-Knowledge (CoK) Prompting, Chain-of-Note (CoN) Prompting, Chain-of-Verification (CoVe) Prompting, ReAct Prompting, Dynamic Prompting, Counterfactual Prompts, Multilingual and Cultural Contextual Prompting, and Hybrid Prompting. This arsenal allows me to tailor my assistance to a wide array of user needs and contexts.
실제 만들어 보기: 지피터스 AI 캠프 10기 파트너 발표 영상 잠고~