[ChatGPT] 규칙보다 감각: 프롬프트 작성이 숙련되는 방식

[ChatGPT] 규칙보다 감각: 프롬프트 작성이 숙련되는 방식 프롬프트 작성은 규칙보다 감각으로 익히는 기술이다프롬프트 작성 능력은 일정한 규칙이나 매뉴얼을 외워도 쉽게 향상되지 않는다. 반복을 통해 체화되는 언어적 감각으로 길러진다. 정해진 틀 안에서 정답을 찾는 방식이 아니라, 표현을 바꿔보면서 어떤 문장이 어떤 반응을 끌어내는지를 몸으로 익히는 과정이다. GPT는 인간 언어의 패턴을 학습한 모델이기 때문에, 사람처럼 문맥과 뉘앙스에 민감하게 반응한다. 같은 의미라도 말투, 어순, 강조점에 따라 전혀 다른 응답을 낼 수 있다. 처음에는 사용자가 어떤 단어를 쓰고 어떤 문장을 구성해야 할지 몰라 시행착오를 겪지만, 일정 시간이 지나면 “이런 식으로 물으면 이런 대답이 나올 것 같다”는 식의 직관이 ..

[ChatGPT] 컨텍스트 엔지니어링의 문서 요약 기반 컨텍스트 삽입 방법 현주소

[ChatGPT] 컨텍스트 엔지니어링의 문서 요약 기반 컨텍스트 삽입 방법 현주소 GPT-4o를 기준으로 한 컨텍스트 엔지니어링의 문서 요약 기반 컨텍스트 삽입 전략은, 시각 정보 처리 능력의 향상과 함께 요약의 방향성과 목적성이 훨씬 더 중요해졌다. 이전의 GPT-4-turbo와 달리 GPT-4o는 텍스트뿐 아니라 이미지까지 통합적으로 해석할 수 있어, 복잡한 문서의 구조와 의미를 더 깊이 있게 파악할 수 있다. 그러나 이 기술적 확장은 자동적 분석의 완전한 성공을 의미하지 않는다. 오히려 모델이 처리할 수 있는 정보가 많아졌기 때문에, 사용자가 제공하는 지시사항과 요약 목적이 더 정밀하게 설계되어야 유의미한 결과를 얻을 수 있다.문서 요약 기반의 컨텍스트 삽입은 단순히 문서 전체를 압축하는 것이 아니..

데이터 분석은 생성형AI로 인해 얼마나 달라졌는가

데이터 분석은 생성형AI로 인해 얼마나 달라졌는가 생성형 AI의 보급은 데이터 분석 방식에 분명한 변화를 가져왔다. 특히 ChatGPT와 같은 언어 기반 AI 도구는 데이터 분석의 접근성과 효율성을 크게 높였다. 과거에는 데이터를 분석하려면 프로그래밍 언어나 통계 지식이 필수였지만, 지금은 자연어로 질문하고 결과를 얻는 것이 가능해졌다. 이로 인해 비전문가들도 데이터 분석을 시도할 수 있게 되었고, 분석의 문턱이 낮아졌다. AI는 자동으로 코드를 생성하고, 데이터를 요약하고, 그래프까지 시각화해주는 등 다양한 방식으로 분석 과정에 개입하고 있다.하지만 이런 변화는 분석의 본질을 바꾼 것이 아니라 작업 방식의 일부를 바꾼 데 그친다. 데이터의 해석, 의미 파악, 모델 선택, 의사결정 등 핵심적인 분석 판단..