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ChatGPT로 10초 만에 이미지 생성하기 이미지 프롬프트 구조 잡기 A [스타일] of a [피사체], in a [배경], with [색감] and [조명].The scene is composed in a [구도] style,[움직임] is emphasized. ChatGPT로 ‘진짜’ 도움되는 이미지 만들기 더보기A sleek isometric illustration of a smart home dashboard interface, in a modern workspace background, with cool gray and blue tones and soft indirect lighting.The scene is composed in a wide-angle perspective, with fl..

데이터 분석 데이터 분석을 왜 하는가? 1. 문제가 어디에서 발생하는지 정확히 파악- 예) 매출이 감소하는 원인 2. 데이터 분석을 통해 미래의 트렌드를 예측- 예) 어떤 상품이 앞으로 인기 있을지 예측 3. 데이터를 통해 비효율적인 부분을 개선- 예) 비용 절감, 시간 절약 데이터 살펴보기 데이터 이해 및 탐색 - [몇 개의 행과 열이 있는지 분석하여 설명] 요청- [각 열에는 어떤 종류의 데이터가 있는지 분석하여 설명] 요청 데이터 정제 - [빈 데이터, 통일되지 않은 날짜 형식, 이외 문제가 있다고 판단되는 부분 정리] 요청- [위 내용을 바탕으로 데이터를 정제 후 다운로드할 수 있는 파일 생성] 요청 ChatGPT로 데이터 분석하기 ‣ 월별 판매량 물어보기- 예시:[task] 데이터 분석[..

글쓰기는 Canvas에 맡겨다오! 1. Canvas와 함께 글쓰기 ‣ 편집 피드백 (Editorial Feedback)- 예: 아래 [신제품 소개 글]의 흐름과 논리성을 평가하고, 더 매끄럽게 전달될 수 있도록 피드백을 제안 ‣ 적절한 단어 찾기 (Wordfinding)- 예: 다음 [발표 자료]에서 ‘최적화’과 ‘기민한’의 대체 표현을 제안, 더 세련되고 전문적인 느낌 ‣ 역 인터뷰 (Reverse Interviewing)- 예: 아래 직무 설명에 대해 세 가지 질문을 만들 것, 업무 범위를 구체화하고 필요한 역량을 명확히 해야 함 ‣ 유머러스한 글쓰기 (Comedy Writing)- 예: 아래 문장을 대한민국의 20대들이 사용하는 인터넷 커뮤니티 말투로 유머러스하게 수정하되, SNS 공식 계정에서 ..

프롬프트 설계 전략 ‣ 명확한 요구사항 정의- 원하는 형식, 길이, 언어 등을 명시- 예: GPT의 장단점을 3가지씩 간단한 표로 작성 ‣ 단계적 요청- 예:1. 이 텍스트의 핵심 내용을 3문장으로 요약해줘.2. 이 요약에서 누락된 중요한 정보가 있는지 확인하고 보완해줘. 특히, ‘업데이트된 기술의 특징’과 ‘기존 버전과의 차이점’을 포함해야 해.3. 이 요약을 기반으로 관련 질문 3개를 만들어줘. 질문은 ‘주요 원인’, ‘업데이트된 기능’, ‘향후 예상되는 변화’에 초점을 맞춰야 해.4. 위에서 만든 질문을 초급, 중급, 고급 수준으로 각각 조정해줘.* 초급: 간단한 사실 확인 질문* 중급: 이유를 설명해야 하는 질문* 고급: 비판적 사고가 필요한 질문 ‣ 콘텍스트 제공- 추가 정보나 배경 제공- 예..

프롬프트의 기초 1. 영어 사용하기 2. 역할 지정하기- 예: 너는 유능한 PM이야. 3. 정보를 자세히 주기- 예: 20대 직장인을 위한 생산성 앱을 만들고자 함, 주요 타겟은 업무 효율을 높이고 시간 관리를 돕고 싶어 함, 현재 시장에는 Notion 같은 도구들이 있지만, 이런 도구들을 사용하기 어려워하는 초보자를 위한 누구나 쉽게 쓰는 앱 아이디어를 제안 4. 한 번에 하나의 작업만 제공- 예: 우리 앱의 사용자 경험을 개선하고자 함, 현재 사용자 플로우를 분석 5. 이어서 세부 질문하기- 예: 우리 앱의 사용자 경험을 개선하고자 함, 현재 사용자 플로우를 분석 → 위 내용을 바탕으로 개선점 분석 6. 원하는 결과 형태를 요청하기- 예: 너무 긴 문장은 사용하지 말고, 각 항목을 간단히 요약 / 제..

프롬프트란? 프롬프트 요소 - 지시 (Instruction): LLM이 수행해야 하는 명령- 입력 값 (Input): LLM이 받아 들일 값, 그림, 글 등등- 문맥 (Context): 추가적인 정보, 어조, 말- 출력 지시자 (Output Indicator): 출력 틀, 양식- 예시 (Example): 사용자가 원하는 추가적인 예시 매개변수 요소 - 자유도 (Temperature): LLM의 답변 자유도를 설정하는 값, 높으면 거짓말할 수 있고 낮으면 추론 능력이 떨어짐- 최대 토큰 수: LLM이 소화할 수 있는 최대 토큰 수, 용량이 클수록 높음, 너무 낮으면 소화할 수 있는 문장 길이가 짧아짐※ 토큰: LLM이 문장을 나누는 기본 단위 프롬프트 엔지니어링이란? 추론 능력을 향상시키고 LLM 모델에 ..