[책] 프롬프트 엔지니어링의 비밀 (목차)

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1부 프롬프트 엔지니어링 소개

1장 프롬프트와 프롬프트 작성 기법 이해하기

  1.1 기술적 요구 사항

  1.2 LLM 프롬프트 소개

  1.3 LLM 프롬프트의 동작 원리

    1. 구조 / 2. LLM 소개 / 3. 프롬프트에서 응답까지: LLM이 추론으로 빈칸을 채우는 방법

  1.4 LLM 프롬프트의 유형

  1.5 LLM 프롬프트의 구성 요소

  1.6 인격 부여하기: 맞춤형 상호 작용을 위한 역할 프롬프트

    1. 퓨샷 러닝: 예시 프롬프트로 모델 학습시키기

  1.7 나만의 목소리 찾기: 프롬프트에 개성 정의하기

  1.8 패턴 사용하기: 프롬프트의 효율성 높이기

  1.9 혼합과 조화: 향상된 프롬프트를 위한 전략적 조함

  1.10 LLM 매개 변수 탐색하기

  1.11 프롬프트 엔지니어링(실험)에 접근하는 방법

  1.12 LLM 프롬프트 사용의 과제와 한계

  1.13 요약

 

2장 AI로 문장을 생성하여 콘텐츠 제작하기

  2.1 AI를 활용하여 광고 문구 작성하기

  2.2 소셜 미디어 게시물 작성하기

    1. X글타래 작성 / 2. 인스타그램 게시물 작성 / 3. 전환율을 높이는 판매 문구 작성

  2.3 동영상 대본 작성하기

  2.4 블로그 게시물, 기사, 뉴스 생성하기

  2.5 AI를 활용해 흥미로운 콘텐츠 만들기

  2.6 AI를 활용해 메시지 개인화하기

  2.7 AI를 활용해 맞춤형 콘텐츠 만들기

  2.8 요약

 

1부는 프롬프트에 대해서와 콘텐츠 만드는 방법을 알려주는것 같다

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2부 기본적인 프롬프트 엔지니어링 기술

3장 ChatGPT와 실용적인 예제를 통해 팟캐스트 만들고 홍보하기

  3.1 유명 게스트를 위한 팟캐스트 질문 작성하기

  3.2 일반인 게스트를 위한 팟캐스트 질문 작성하기

  3.3 팟캐스트의 주제, 아이디어, 잠재적 게스트 연사 파악하기

  3.4 AI로 팟캐스트 홍보하기

    1. 팟캐스트 에피소드 요약 작성하기

    2. 소셜 미디어 홍보를 위한 매력적인 인용문 작성하기

    3. 팟캐스트 하이라이트 영상 조각 만들기

    4. 팟캐스트의 내용을 공유 가능한 블로그 콘텐츠로 바꾸기

  3.5 통찰력 있는 면접 질문 파악하기

  3.6 AI가 생성한 답변으로 면접 기술 훈련하기

  3.7 AI를 통해 고객과의 상담을 위한 전략적 질문 생성하기

  3.8 요약

 

4장 창의적인 글쓰기를 위한 LLM

  4.1 AI를 활용한 창의적인 글쓰기

  4.2 AI를 활용한 소설 쓰기

  4.3 AI를 활용한 시 쓰기

  4.4 요약

 

5장 비정형 텍스트에서 통찰력 얻기: 텍스트 분석을 위한 AI 기술

  5.1 감성 분석: 텍스트에서 감정을 감지하는 AI 기술

  5.2 비정형 데이터 정리: AI 기반의 텍스트와 데이터 자동 분류

  5.3 엉망인 데이터 정리: AI가 데이터 집합의 문제를 식별하고 해결하는 방법

  5.4 비정형 데이터 이해하기: 정보 추출을 위한 패턴 매칭

  5.5 요약

2부는 LLM 을 활용해서 팟캐스트 만들고 글쓰기를 도움받고 텍스트 분석을 도움받는걸 배우는것 같다.
다만 3장에서 갑자기 면접 질문은 뭘까?

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3부 다양한 분야의 고급 사례

6장 교육과 법률 분야의 LLM 사례

  6.1 ChatGPT를 이용한 강의 자료 작성

  6.2 유인물과 기타 자료 작성

  6.3 쪽지 시험 문제 작성

  6.4 평가 기준표 작성

  6.5 빈칸 채우기 이해력 시험 작성

  6.6 법률 연구를 위한 AI

  6.7 LLM을 활용한 법률 문서 검토

  6.8 LLM을 활용한 법률 문서 작성

  6.9 법률 교육과 학습을 위한 AI

  6.10 LLM을 활용한 전자 증거 개시와 소송 지원

  6.11 AI를 활용한 지적 재산 관리

  6.12 변호사를 위한 기타 LLM활용

  6.13 요약

 

7장 AI 짝 프로그래머의 부상: 지능형 도우미와 함께 더 나은 코드 작성하기

  7.1 코딩 도우미를 이용한 코드 생성

  7.2 헷갈리는 것을 명확하게: AI가 코드의 기능을 쉽게 설명합니다

  7.3 코드 주석 달기, 형식 정리, 최적화

  7.4 잘못된 코드 수정: AI가 디버깅 과정을 바꾸는 방법

  7.5 코드를 한 언어에서 다른 언어로 번역하기

  7.6 사례 연구 1: AI를 활용한 웹사이트 코드 개발

  7.7 사례 연구 2: AI를 활용한 엣지와 크롬 확장 프로그램 제작

  7.8 요약

 

8장 챗봇을 위한 AI

  8.1 기술 요구 사항

  8.2 GPT-4 API와 기타 LLM API를 사용한 챗봇 제작

  8.3 LLM API를 활용한 대화형 인터페이스 구축

  8.4 AI를 활용한 고객 지원

  8.5 사례 연구 1: 사용자의 제품 주문을 돕는 AI 기반 챗봇

  8.6 사례 연구 2: 상호 작용 질문과 평가 생성 후 챗봇 흐름 배포

  8.7 배포

 

9장 더 똑똑한 시스템 구축: 고수준의 LLM 통합

  9.1 스프레드시트를 활용한 대량 프롬프트 자동화

  9.2 Zapier와 Make를 통해 LLM을 기술 구성과 연동하기

  9.3 제품 설명 작성과 번역

  9.4 API를 넘어: LangChain으로 맞춤형 LLM 파이프라인 구축하기

  9.5 LangChain의 기본 구성 요소

  9.6 LangChain 노 코드 도구: Langflow와 Flowise

    1. Flowise 탐색하기

    2. ChatGPT 스타일의 챗봇 구성하기

    3. LLM을 활용해 PDF에서 답 찾기

    4. LangSmith: LLM 작업 흐름 디버깅, 테스트, 모니터링하기

  9.7 LLM 통합의 미래: 플러그인, 에이전트, 어시스턴트, GPT, 멀티 모달 모델

  9.8 요약

3부는 법률에서 LLM을 사용하는 방법과 프로그래밍을 할때 도움을 받는 방법을 알 수 있고 기본적인 챗봇 제작 방법을 배우고 기타 LLM과 연동하는 기술들 여러가지를 배우는것 같다.

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4부 윤리, 한계, 앞으로의 발전

10장 생성형 AI: 윤리와 혁신의 교차점에서 발생하는 문제들

  10.1생성형 AI의 윤리적 도전 과제 탐구

    1. 생성형 AI의 신뢰와 책임 문제

  10.2 경제적 영향에 대한 고려

  10.3. 환경 지속 가능성 문제

  10.4 사회적 위험과 성찰

    1. 더 넓은 사회적 영향

    2. 기계의 창의성이 인지에 대해 알려주는 것들

    3. 국방과 의료 분야의 우려

  10.5 앞으로의 나아갈 길: 해결책과 안전 장치

  10.6 요약

 

11장 결론

  11.1 책 내용의 요약

  11.2 가능성 확장하기: 혁신적인 프롬프트 엔지니어링 활용

  11.3 의도한 결과 달성하기: 프롬프트 엔지니어링의 목표

  11.4 한계를 이해하고 감독 유지하기

  11.5 요약

4부는 AI의 윤리적인 부분과 책의 전체 요약을 담아내는것 같다.