[패스트캠퍼스 베타러너 후기] 프롬프트 엔지니어링으로 시작하는 AI/LLM 서비스 개발

AI 시장은 하루가 다르게 새로운 것들이 나오고 있으며, 요즘 가장 핫한 부분은 바로 '프롬프트 엔지니어링'이다.

현재 진행 중인 토이 프로젝트를 통해 '프롬프트 엔지니어링'을 경험해 본 후, 이를 활용해 AI 서비스 개발도 가능할 것 같다는 생각을 했었다.

어떤 방식으로 프롬프트 엔지니어링을 적용할 수 있을지 고민하던 중, 패스트캠퍼스에서 '프롬프트 엔지니어링으로 시작하는 AI/LLM 서비스 개발' 강의를 알게 되었고, 운이 좋게도 베타러너로 활동할 기회를 얻었다.

 

Part 5: 카카오 대화 요약, Part 6: 네이버 리뷰 데이터 분석을 들어보며 느낀 점을 정리해 보았다.

Part 5

최근 프롬프트에 대한 수요가 증가하는 시대에, 이번 강의는 prompting에 흔히 사용하는 모델들의 token당 가격을 비교해주는 유익한 내용을 담고 있었다. 이를 통해 비용 및 성능을 고려하여 가장 효율적인 LLM 모델을 선정할 수 있도록 도와주는 점이 매우 유용했고, 각 API 사용법을 자세히 설명해주어 기본 세팅이 매우 편리했다. 특히 GPT 프롬프팅을 할 때 자주 발생하는 '할루시네이션' 문제에 대해 다루고 있어 좋았다. 위험한 부분을 어떻게 감지하고 처리해야 하는지에 대해 간단히 배울 수 있었던 것이 큰 장점이었다.

 

Part 6

강의를 들으면서 어떤 부분을 구현할 수 있는지 보여줘서 좋았다.

 

데이터를 활용하여 무언가를 만들기 위해서는 데이터에 대한 이해가 필수적이다. Part 6에서는 '네이버 영화 리뷰 데이터'를 활용하여 중요한 키워드를 추출하고, 리뷰를 요약하고, 분석하는 태스크를 직접 해볼 수 있었다. 네이버 영화 리뷰 데이터에 대한 상세한 설명부터 시작하여 초보자들도 쉽게 따라할 수 있도록 구성되어 매우 편리했다. 데모 버전의 결과물을 만들어보며 단순히 코딩만 하는 것이 아니라 실제 결과물까지 확인할 수 있어 매우 만족스러웠다.

 

강의 구성

이 강의는 이론보다는 실습에 중점을 맞춘 강의들이었다. 일반적으로 '개발' 하면 초보자들은 이론을 먼저 알아야 무언가를 할 수 있을 것이라 생각하고, 이론을 배우다가 진이 빠져 지쳐버리는 경우가 많다. 그러나 이 강의는 실습을 먼저 진행하며 '내가 만든 서비스'를 경험할 수 있게 해 준다는 점에서, 오히려 초보자들에게 더더욱 추천하고 싶다.

 

https://bit.ly/4bfEaQV

초격차 패키지: 프롬프트 엔지니어링으로 시작하는 AI/LLM 서비스 개발: 9개 프로젝트로 챗봇부터

 

*본 게시물은 베타러너 활동의 일환으로 작성되었습니다.