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대부분 모르고 있는 Open AI 공식 무료 강의 사이트

2025-03-30

  1. 릴스 영상을 저장 또는 공유하기로 기록 해놓습니다.
  2. DM으로 받은 링크를 카톡으로 옮겨 놓습니다.
  3. PC로 접속해서 AI 즐겨찾기 폴더를 만들어 저장해놓습니다.
  4. 바로 사용을 해봅니다. 절대 미루지 마세요. (⭐ 제일 중요)

1) 사이트

OpenAI AcademyUnlock the new opportunities of the AI era by equipping yourself with the knowledge and skills to harness artificial intelligence effectively.academy.openai.com

2) 실시간 번역하는 방법

  1. 크롬 확장 프로그램에 접속합니다.
  2. Viitor 실시간 번역 확장 프로그램을 설치합니다.
Chrome Web Store브라우저에 새로운 기능을 추가하고 탐색 환경을 맞춤설정합니다.chromewebstore.google.com
  1. 영상 재생을 하고 오른쪽 상단에 확장 프로그램을 실행시킵니다.
  1. 영문으로 번역된 내용이 나오면 구글 번역기/GPT/클로드 등등을 활용해서 한글로 번역합니다.
  2. 이렇게 오픈AI에서 공식적으로 발표한 내용을 학습합니다.

3) 영상 번역 내용

영상 보기 →

👈 삼각형을 클릭하면 번역된 해설 내용이 나옵니다.

챗GPT 검색(ChatGPT Search)은 챗GPT 인터페이스와 웹의 실시간 정보를 결합하는 기능으로, 이를 통해 빠르고 정확하며 출처가 명확한 답변과 시각 자료를 제공합니다.

챗GPT 검색은 온라인 정보 검색 과정을 단순화합니다. 사용자가 여러 번 검색을 실행하는 대신, 챗GPT와 직접 대화할 수 있습니다. 챗GPT는 웹에서 정보를 수집하고 답변을 정제하며 신뢰할 수 있는 출처 링크를 제공하는 등 어려운 작업을 대신 수행합니다.

팀들이 이미 연구, 콘텐츠 제작, 데이터 분석, 전략 수립 등에 챗GPT를 사용하고 있다는 것을 알고 있습니다. 이 검색 기능을 통해 팀들은 실시간 정보에 접근하여 이러한 작업의 효율성을 높일 수 있습니다. 몇 가지 주요 활용 사례를 살펴보겠습니다.

이제 챗GPT로 직접 들어가서 실제 사용 예시를 보여드리겠습니다.

먼저 프롬프트를 입력하겠습니다. 이 프롬프트에는 "40명 팀을 위한 워크숍(오프사이트)을 기획 중인데, 샌프란시스코 근처의 장소를 추천받고 싶습니다. 이상적으로는 모든 인원이 숙박 가능하며 단체 활동을 지원하는 공간이 필요합니다. 지도 보기 형태로 몇 가지 옵션을 제안해 줄 수 있나요?"라고 요청할 것입니다.

검색 기능을 실행하기 위해 '웹 검색(Search the web)' 기능을 켤 것입니다. 이 기능은 파란색으로 강조 표시되며, 프롬프트를 전송하면 됩니다.

챗GPT가 매우 빠르게 웹 검색을 시작하는 것을 확인할 수 있습니다. 답변이 돌아오면, 챗GPT가 정보를 종합하여 지도 보기 형태로 보여줍니다. 우리는 지도를 확대하거나 축소할 수 있으며, 답변에서 샌프란시스코에서 1.5시간 이내 거리에 있는 세 곳의 가능한 장소를 제시한 것을 볼 수 있습니다. 로즈우드 샌드힐(Rosewood Sand Hill)과 마운틴 테라스(Mountain Terrace)를 볼 수 있고 클릭하여 확인할 수 있으며, 세 번째 장소도 표시됩니다.

검색 기능의 또 다른 장점은 출처 확인이 가능하다는 점입니다. 출처 아이콘을 클릭하면, 이 정보를 종합하는 데 사용된 모든 웹 페이지가 오른쪽에 표시됩니다. 이를 통해 필요시 해당 정보를 더 자세히 살펴볼 수 있습니다.

추가 질문도 할 수 있습니다. 예를 들어, 챗GPT에게 "어느 곳의 후기가 가장 좋은가요?"라고 물어볼 수 있습니다.

다시 질문을 보내면, 챗GPT는 웹을 검색 중임을 표시한 후 다른 제안을 제시합니다. 예를 들어 카발로 포인트 롯지(Cavallo Point Lodge)를 찾아내며, 이 장소가 숙박 시설과 편의 시설 면에서 특히 뛰어나다고 알려줍니다. 트립어드바이저(TripAdvisor) 링크가 제공되므로 이를 통해 직접 더 자세히 알아볼 수 있어 매우 유용합니다.

더 자세히 알아보고 싶다면, 챗GPT에게 카발로 포인트의 전화번호나 이메일 주소를 찾아달라고 요청할 수도 있습니다.

좋습니다, 필요한 전화번호를 얻었습니다.

워크숍 예시와 관련하여 검색 기능을 사용하는 또 다른 예시는 특정 주제에 대한 제안을 요청하는 것입니다. 같은 대화창에서 추가 요청을 해보겠습니다. "이번 워크숍에서 팀 전략을 발표해야 합니다. 텍스트 슬라이드에 의존하지 않고, 대면 환경에서 가장 몰입도 높게 발표할 수 있는 방법들을 찾아주시겠어요?"

다시 챗GPT는 웹을 검색하여 이 목표를 달성할 방법을 글머리 기호 목록으로 제시합니다. 팀원들의 참여를 더 높이기 위해서는 스토리텔링, 창의적인 보조 자료, 비유, 일화 등을 활용하고 명확한 구조를 설정해야 한다는 것을 알 수 있습니다.

이를 통해 워크숍(오프사이트)을 정말 잘 준비할 수 있을 것입니다. 워크숍 기획, 예약, 검색, 조사가 모두 가능하여 정말 큰 도움이 됩니다. 특정 업무 흐름에 도움이 됩니다.

웹 검색뿐만 아니라, 이제 챗GPT는 사용자의 이전 대화 기록 검색 기능도 제공합니다. 왼쪽 상단의 돋보기 아이콘으로 이동하여 키워드 검색을 실행하면 이전 대화 기록에서 특정 채팅을 찾을 수 있습니다. 예를 들어, '대규모 언어 모델(large language models)'이라고 입력하면, 오늘 해당 주제에 관해 나눴던 이전 대화가 검색 결과에 나타나는 것을 볼 수 있습니다. 해당 채팅을 클릭하면 바로 그 대화 내용으로 이동합니다.

따라서 이는 챗GPT와 특정 주제에 대해 대화했던 것은 기억나지만 해당 대화 내용을 찾기 어려웠던 문제를 해결해 줄 것입니다.

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맥락(Context), 명확성(Clarity), 방향(Direction)이 많을수록, 더 나은 답변을 얻을 수 있습니다.

이건 ChatGPT도 마찬가지입니다. 질문을 어떻게 구성하고, 어떤 방식으로 지시를 내리느냐에 따라 결과의 질이 크게 달라집니다.

그래서 우리는 지금부터 더 나은 질문을 어떻게 만들 수 있는지, 프롬프트를 단계적으로 개선하는 법, 그리고 막연한 요청을 어떻게 구체적인 출력물로 바꾸는지를 알아볼 겁니다.

본격적인 데모에 들어가기 전에, 아주 간단한 프롬프트 구성법부터 소개할게요.

필요한 건 단 두 가지입니다: 맥락(Context) 과 기대하는 결과(Expectation).

좋은 답변을 얻기 위한 핵심은, ChatGPT에게 지금 당신이 어떤 작업을 하고 있는지를 배경으로 제공하는 것입니다.

이게 바로 맥락(Context) 이죠.

그리고 나서, 어떤 형태의 응답을 기대하는지 구체적으로 말하면, 그게 바로 기대하는 결과(Expectation) 를 명시하는 것입니다.

이 단순한 두 단계만으로도 훨씬 더 명확하고 유용한 결과를 얻을 수 있습니다.

예시 1: 시험 공부 프롬프트 개선

상황 가정:

당신이 시험 공부 중이고, ChatGPT의 도움을 받고 싶다고 해봅시다.

❌ 나쁜 예시:

"생물학 시험 공부 도와줘."

이런 식의 지시는 맥락이 부족하고, 기대하는 결과도 명확하지 않아요.

그래서 ChatGPT는 아마도 “어떤 챕터인지?”, “어떤 형식으로 도와드릴까요?” 등 추가 질문을 하게 될 거예요.

✅ 개선된 예시:

"2일 뒤에 인간 해부학에 관한 생물학 시험이 있어요. 순환계와 호흡계에 대해 객관식 문제 10개로 저를 퀴즈 내주세요."

이 문장은 첫 문장에서 시험 범위와 일정이라는 맥락을 제공하고,

두 번째 문장에서 **우리가 원하는 응답 형식(객관식 10문제)**을 명확히 했습니다.

결과적으로, 정확히 우리가 원하는 퀴즈 형식의 응답을 받을 수 있게 되었죠.

❌ 나쁜 예시:

"골드러시에 대한 역사 과제 도와줘."

ChatGPT는 다시 맥락을 물어보게 될 가능성이 큽니다.

✅ 개선된 예시:

"골드러시에 대한 역사 리서치를 하고 있어요. 주요 역사적 사건 3가지, 관련 1차 자료 요약, 그리고 추가 연구에 도움이 될 신뢰할 수 있는 자료를 추천해줄 수 있을까요?"

여기서는 무엇을 원하는지(이벤트 요약, 자료 요약, 추천 자료) 를 모두 명확히 말했기 때문에,

ChatGPT는 이벤트 요약 + 요약된 1차 자료 + 링크까지 포함된 추천 자료를 아주 정리된 형태로 제공하게 됩니다.

예시 3: 음성 프롬프트로 대화

ChatGPT는 멀티모달 기능을 갖고 있어서 음성 입력도 가능합니다.

예시 음성 프롬프트:

"다음 주에 10분짜리 발표가 있어요. 주제는 이진 트리, 해시 테이블, 연결 리스트예요. 내용을 너무 단순하게 설명하고 싶진 않은데, 학부생들이 잘 이해할 수 있도록 전달하고 싶어요. 발표 전달력을 높이기 위한 팁 줄 수 있을까요?"

ChatGPT는 이에 대해:

이런 식으로 실질적인 팁을 제공합니다.

또한 음성 대화가 끝나면 전체 대화 내용이 텍스트로 저장되어 나중에 다시 확인하고 이어서 대화를 계속할 수도 있어요.

추가 팁: 프롬프트를 더 똑똑하게 만드는 법

  1. 예시를 요청하라
  1. 결과 형식 지정하기
  1. 역할을 부여하라 (Role Assignment)

마무리

맥락을 많이 줄수록, ChatGPT의 답변은 더 좋아집니다.

AI에게 작업을 맡긴다고 생각하지 말고, 사람에게 지시하듯 정확하게 설명해보세요.

당신이 원하는 결과를 얻기 위해, 당신이 주도적으로 방향을 제시하는 것이 가장 중요합니다.

영상 보기 →

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안녕하세요, 여러분. 저는 다이앤입니다. 오늘은 고급 프롬프트 엔지니어링에 대해 안내해 드리겠습니다.

기본적인 프롬프트 엔지니어링 개념을 다룬 영상이나, ChatGPT 엔터프라이즈 웨비나에 참여하셨기를 바랍니다.

이미 프롬프트 엔지니어링의 기본 개념에 익숙하시다는 전제하에, 이번 영상에서는 더 정교하고 세밀한 응답을 이끌어내기 위한 고급 기술들을 소개하고, 이 기술들이 실제로 어떻게 활용될 수 있는지 시연해 보겠습니다.

그럼 바로 시작하죠.

우선 복습부터 하겠습니다.

프롬프트 엔지니어링이란, 최적의 결과물을 얻기 위해 대형 언어 모델에 입력하는 언어를 설계하고 다듬는 과정입니다.

프롬프트는 ChatGPT에게 관련된 맥락, 정보, 지시사항, 예시를 제공하여 가장 적절한 답변을 생성할 수 있도록 도와줍니다.

기초 영상에서는 좋은 프롬프트가 갖춰야 할 세 가지 요소를 이야기했었죠.

바로 **맥락(context), 역할(role), 기대값(expectation)**입니다.

왜 프롬프트가 중요한지, 그리고 단어 선택이 결과물에 어떤 영향을 미치는지도 간단히 말씀드릴게요.

여기 네 개의 비슷한 프롬프트 예시가 있습니다. 이들은 대체로 비슷한 맥락을 공유하지만, 각기 다른 출력물을 원하고 있죠.

이걸 보면, 원하는 출력 결과에서 거꾸로 출발해서 프롬프트를 설계하는 것이 왜 중요한지 알 수 있을 거예요.

예를 들어, 미국 대통령에 대한 자세한 전기를 원한다고 할 때,

그래서 여러분이 원하는 결과물이 무엇인지 정확히 생각하고, 그게 하나의 프롬프트로 될지, 아니면 여러 개로 나눠야 할지를 고민하는 게 정말 중요합니다.

이제 본격적으로 고급 프롬프트 엔지니어링 기술들을 살펴볼게요.

1. 페르소나(Persona)의 중요성

예를 들어 "지난 3년간 인도의 향수 트렌드를 요약해줘"라고 요청하면, ChatGPT는 일반적이고 포괄적인 트렌드 요약을 줄 가능성이 높아요.

하지만 "당신은 뷰티 브랜드의 마케팅 매니저이고, 신규 시장을 조사 중이다"라는 역할을 부여하고 똑같은 요청을 하면,

페르소나에 맞춘 더 타깃된 정보를 얻을 수 있습니다.

2. 구분자(Delimiters)

구분자는 프롬프트에서 논리적인 구분을 만드는 방법이에요.

예를 들어, "triple quotes"(세 개의 따옴표)로 번역할 텍스트의 시작과 끝을 명확히 하여

“세 개의 따옴표로 구분된 텍스트를 프랑스어로 번역하라”고 지시할 수 있습니다.

3. 단계별 지시사항(Step-by-Step Instructions)

작업을 구체적인 단계로 나누어 지시하는 기법이에요.

예를 들어, 다음과 같은 순서를 따르도록 지시할 수 있습니다:

  1. 주어진 텍스트를 읽는다.
  2. 문법과 구조에 대한 피드백을 준다.
  3. 그 피드백을 반영해 텍스트를 다시 쓴다.
  4. 프랑스어 및 스페인어로 번역한다.

이렇게 하면, 모델이 원하는 방식대로 정확히 작업을 수행할 가능성이 훨씬 높아집니다.

4. Few-shot 프롬팅

이 기법은 예시(example)를 함께 제공하는 방식입니다.

예를 들어,

모델은 그것을 학습된 기준처럼 활용하여 비슷한 방식으로 답변합니다.

5. ChatGPT에게 프롬프트를 만들게 하기

ChatGPT는 훌륭한 프롬프트 엔지니어이기도 합니다.

예: “기업의 10-K 문서를 분석하는 프롬프트를 작성해줘.”

이렇게 요청하면, 아주 정교하고 체계적인 프롬프트를 자동으로 생성해줄 수 있습니다.

6. GPTs 안에서의 프롬팅

GPTs(GPT 기반 도구) 안에서는 프롬프트를 다음과 같은 형식으로 작성하는 것이 좋습니다:

예: HR GPT를 만든다면

7. GPTs의 외부 액션 사용 시 프롬팅

외부 툴과 연결된 GPTs에서는 액션 이름, 파라미터, 입출력 정보를 정확히 이해해야 합니다.

예: 위도/경도를 이용해 날씨 정보를 불러오는 GPT에서는

마지막으로, 프롬프트 엔지니어링은 항상 반복적인 실험의 과정입니다.

출력 결과에 맞춰 기대값을 계속 조정하고, 아래와 같은 핵심 요소들을 기억하세요:

  1. 충분한 맥락 제공
  2. 구분자 사용
  3. 단계별 지시
  4. 예시 제공
  5. 원하는 출력 형식 명시

이 내용이 여러분께 많은 도움이 되었길 바랍니다.

감사합니다!

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