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페르소나 설정
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페르소나 설정을 변경
사용자는 똑같은 질문을 했다.
그러나, 답변은 다르다.
모델에게 페르소나를 편향시켜 설정한것이다.
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CoT 는 사고의 흐름을 이끌어 내는 프롬프팅 기술이다!!!
중간 추론 단계를 통해 복잡한 추론을 가능하게 해준다.
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검색 증강 생성(RAG)은 지식 저장소를 활용한다.
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예시를 주고 , 복잡한 문제를 준다. = 여러 단계를 거쳐야 풀수 있는 문제를 준다.
Cot 에 디테일을 추가해서 해결한다.
스텝 프롬프팅이 추가 되었다.
산출과정을 포함시키도록 해서 결과가 어떻게 산출되는지 확인하도록 하는 기법이다.
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RAG (검색 증강 생성) ?
데이터 저장소를 구축하는 단계가 필요하다.
# 데이터 저장 프로세스 ?
1) S3 에 문서를 업로드한다.
2) 문서를 작은 단위를 청크로 쪼갠다. 청크를 벡터로 변환한다.
3) 벡터로 바꾸면 유사도 검색을 쉽게 할수 있다.
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# RAG의 질문 프로세스 ??
1) 사용자가 질문을 한다.
2) 쿼리 처리자에게 전달한다.
3) 질의를 인베딩으로 변환한다.
4) 벡터 데이터베이스를 검색한다.
5) 결과를 응답 받는다.
4. 실험을 반복하자.
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경험적 근거로 한다.
테스트 케이스 작성 - 다양한 케이스 필요.
명확하고 직접적으로 표현하기
예제를 넣어줘라.
생각할 시간을 주라 = 답변하기 전에 xml 태그내에 질문에 대해 생각해보세요~
역할 지정하기 = 너는 xxxxxx야
XML 태그를 사용하여 섹션 구분하라 = 클로드는 XML을 사용하라~~
다음