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프롬프트 엔지니어링이란? OpenAI·Claude 공식 문서로 알아보는 실전 Prompt 설계 방법(1) 1. 프롬프트 엔지어링LLM이 특정 목적에 맞는 결과를 일관되게 생성하도록 입력과 지시사항을 설계하고 최적화하는 과정LM을 사용하다 보면 같은 모델에 비슷한 질문을 했는데도 결과가 달라지는 경험을 하게 된다.어떤 프롬프트에서는 원하는 결과가 정확하게 나오지만, 조금만 수정하면 엉뚱한 결과가 나오기도 한다.그래서 흔히 프롬프트 엔지니어링을 "LLM에게 질문을 잘하는 방법" 정도로 생각하기 쉽다.하지만 실제로는 조금 더 넓은 개념이다. 2. 프롬프트 엔지니어링은 AI모델에게 요청과 응답에 대한 스키마를 명확하게 정의초기 LLM 활용에서는 다음과 같은 방식으로 프롬프트를 작성하는 경우가 많았다.고객 리뷰를 분석해줘.하지만 실제 서비스에서는 이런 식의 Prompt만으로 충분하지 않다.예를 들어 고객 리뷰를 감..
도메인, 온톨로지, 거버넌스 AI 시스템이 특정 업무 영역을 제대로 이해하고 동작하려면 도메인(Domain), 온톨로지(Ontology), 거버넌스(Governance)를 구분해서 설계할 필요가 있다.1. 도메인(Domain) — 무엇을 다루는가?도메인은 시스템이 다루는 업무·산업·문제 영역이다.예를 들어 BI 시스템이라면 다음이 도메인에 해당한다.매출, 고객, 상품, 주문, 조직, 지역, KPI, 보고서, 분석 등즉, “우리가 어떤 세계를 다루고 있는가?”에 대한 범위다.2. 온톨로지(Ontology) — 그것들이 어떻게 연결되는가?온톨로지는 도메인 안에 존재하는 개념과 개념 사이의 관계와 의미를 구조화한 지식 모델이다.예를 들어:고객 → 주문을 한다주문 → 상품을 포함한다상품 → 카테고리에 속한다매출 → 주문 금액의 집계 결과다..
AI 개발자 범위 AI Engineering│├── 1. Data Engineering│ ├── 데이터 수집│ ├── 데이터 추출│ ├── 데이터 정제│ ├── 데이터 전처리│ ├── 데이터 정규화│ ├── 데이터 라벨링│ ├── 데이터 증강│ ├── 데이터 품질 관리│ ├── 데이터 중복 제거│ ├── 개인정보 / 민감정보 제거│ ├── 데이터 필터링│ ├── Dataset 구축│ ├── Data Pipeline│ ├── Data Lake / Data Warehouse│ └── Data Governance│├── 2. Machine Learning Fundamentals│ ├── 통계│ ├── 확률│ ├── 선형대수│ ├── 미적분│ ├── 최적화│..

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