NirDiamant/Prompt_Engineering

오늘날 이용 가능한 가장 광범위하고 역동적인 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering) 튜토리얼 및 구현 컬렉션 중 하나에 오신 것을 환영합니다. 이 저장소(repository)는 기초적인 개념부터 대규모 언어 모델 (Large Language Models, LLM)을 활용하기 위한 고급 전략에 이르기까지, 프롬프트 엔지니어링 기술을 학습하고, 구축하고, 공유하기 위한 포괄적인 리소스로 활용됩니다.

기초적인 프롬프트 템플릿 (prompt templates)부터 생각의 사슬 (Chain-of-Thought, CoT), 자기 일관성 (Self-consistency), 그리고 생각의 나무 (Tree-of-Thought) 프롬프팅과 같은 고급 기술까지 모든 것을 다루는 22개의 실습 튜토리얼을 제공합니다.

🚀최첨단 업데이트 |
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🎯상위 0.1% 콘텐츠 |

Prompt to Production - 전문가들이 하는 방식대로 AI를 사용하여 소프트웨어를 구축하는 저의 전체 강의입니다: 신뢰할 수 있고, 효율적이며, 모듈화된 프로덕션 시스템(production systems) 뒤에 숨겨진 방법론과 패러다임을 체계적으로 가르칩니다. 첫 번째 구조화된 프롬프트부터 작동하는 프로덕션 시스템에 이르기까지, 각각 실습 실험실(hands-on lab)이 포함된 16개의 강의로 구성되어 있습니다.

대기 명단에 참여하세요 → · 명단에 있는 모든 분은 공개 출시보다 낮은 창립자 가격을 확보할 수 있습니다.

프롬프트 엔지니어링 (Prompt engineering)은 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)의 최전선에 있으며, 우리가 AI 기술과 상호작용하고 이를 활용하는 방식을 혁신하고 있습니다. 이 저장소는 기초적인 프롬프트 구조부터 고급의 최첨단 기술에 이르기까지 여러분의 개발 여정을 안내하도록 설계되었습니다.

우리의 목표는 AI의 첫 발을 내딛는 초보자부터 가능성의 경계를 넓히는 숙련된 실무자까지 모든 이에게 가치 있는 리소스를 제공하는 것입니다. 기초부터 복잡한 단계까지 다양한 예시를 제공함으로써, 급격히 진화하는 프롬프트 엔지니어링 분야에서의 학습, 실험 및 혁신을 촉진하는 것을 목표로 합니다.

나아가, 이 저장소는 혁신적인 프롬프트 엔지니어링 기술을 선보이는 플랫폼 역할을 합니다. 여러분이 새로운 접근 방식을 개발했거나 기존 기술에 대한 혁신적인 응용법을 찾아냈다면, 여러분의 작업물을 커뮤니티와 공유하기를 권장합니다.

Prompt Engineering from Zero to Hero - 이 리포지토리의 모든 22가지 기술을 단계별 분석과 실습 과제를 통해 상세히 설명합니다.

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🔍 RAG 기술 (RAG Techniques) - 검색 증강 생성 (Retrieval-Augmented Generation)에 관한 40개 이상의 노트북.

🤖 GenAI 에이전트 (GenAI Agents) - AI 에이전트 시스템 구축을 위한 구현 및 튜토리얼.

🚀 프로덕션 단계의 에이전트 (Agents Towards Production) - 프로덕션급 에이전트를 출시하기 위한 코드 중심(code-first) 튜토리얼.

🧠 에이전트 메모리 기술 (Agent Memory Techniques) - 에이전트 메모리에 관한 30개의 노트북: 벡터 스토어 (vector stores), 그래프 (graphs), Mem0, Zep.

기여(Contributions)는 이 프로젝트를 더 좋게 만듭니다 - CONTRIBUTING.md를 통해 아이디어를 제안하거나, 기술을 공유하거나, 피드백을 주세요.

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• 🎓 초급부터 고급 수준까지 프롬프트 엔지니어링 (prompt engineering) 기술 학습
• 🧠 광범위한 프롬프트 구조와 응용 분야 탐색
• 📚 단계별 튜토리얼 및 포괄적인 문서 제공
• 🛠️ 실용적이고 즉시 사용 가능한 프롬프트 구현
• 🌟 프롬프트 엔지니어링의 최신 발전 사항을 반영한 정기적인 업데이트
• 🤝 여러분만의 프롬프트 엔지니어링 창작물을 커뮤니티와 공유

기초부터 고급까지 아우르는 광범위한 프롬프트 엔지니어링 기술 목록을 살펴보세요:

#	카테고리 (Category)	기술 (Technique)	설명 (Description)
1	🎓 기초 개념 (Fundamental Concepts)	프롬프트 엔지니어링 입문 (Introduction to Prompt Engineering)	프롬프트 엔지니어링의 기초 개념에 대한 포괄적인 소개
2	🎓 기초 개념 (Fundamental Concepts)	기본 프롬프트 구조 (Basic Prompt Structures)	단일 턴 (single-turn) 및 다중 턴 (multi-turn) 프롬프트 구조 탐구
3	🎓 기초 개념 (Fundamental Concepts)	프롬프트 템플릿 및 변수 (Prompt Templates and Variables)	변수를 사용한 프롬프트 템플릿 생성 및 활용
4	🔧 핵심 기술 (Core Techniques)	제로샷 프롬프팅 (Zero-Shot Prompting)	구체적인 예시 없이 작업 수행
5	🔧 핵심 기술 (Core Techniques)	퓨샷 러닝 (Few-Shot Learning)	소수의 예시로부터 학습
6	🔧 핵심 기술 (Core Techniques)	생각의 사슬 (Chain of Thought (CoT))	단계별 추론 과정
7	🎯 고급 전략 (Advanced Strategies)	자기 일관성 (Self-Consistency)	다중 추론 경로 및 결과 집계
8	🎯 고급 전략 (Advanced Strategies)	제약 조건 생성 (Constrained Generation)	출력 제약 조건 설정
9	🎯 고급 전략 (Advanced Strategies)	역할 프롬프팅 (Role Prompting)	AI 모델에 특정 역할 부여
10	🚀 고급 구현 (Advanced Implementations)	작업 분해 (Task Decomposition)	복잡한 작업을 하위 작업으로 분해
11	🚀 고급 구현 (Advanced Implementations)	프롬프트 체이닝 (Prompt Chaining)	여러 프롬프트를 연결
12	🚀 고급 구현 (Advanced Implementations)	지시어 엔지니어링 (Instruction Engineering)	명확한 지시어 작성
13	⚡ 최적화 (Optimization)	프롬프트 최적화 (Prompt Optimization)	A/B 테스트 및 개선
14	⚡ 최적화 (Optimization)	모호성 처리 (Handling Ambiguity)	모호한 프롬프트 해결
15	⚡ 최적화 (Optimization)	길이 관리 (Length Management)	프롬프트 복잡도 관리
16	🛠️ 특수 응용 (Specialized Applications)	네거티브 프롬프팅 (Negative Prompting)	원치 않는 출력 방지
17	🛠️ 특수 응용 (Specialized Applications)	프롬프트 포맷팅 (Prompt Formatting)	다양한 프롬프트 형식
18	🛠️ 특수 응용 (Specialized Applications)	작업 특화 프롬프트 (Task-Specific Prompts)	특정 작업을 위한 프롬프트
19	🌍 고급 응용 (Advanced Applications)	다국어 프롬프팅 (Multilingual Prompting)	교차 언어 기술
20	🌍 고급 응용 (Advanced Applications)	윤리적 고려 사항 (Ethical Considerations)	편향 방지 및 포용성
21	🌍 고급 응용 (Advanced Applications)	프롬프트 보안 (Prompt Security)	인젝션 (injections) 방지

| 22 | 🌍 고급 응용 (Advanced Applications) |
효과성 평가 (Effectiveness Evaluation) | 프롬프트 성능 평가 (Evaluating prompt performance) |

AI 및 언어 모델 (Language Models) 맥락에서의 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering) 기본 개념에 대한 포괄적인 소개.

이론적 설명과 실습 시연을 결합하여 기본 개념, 구조화된 프롬프트 (Structured Prompts), 비교 분석, 그리고 문제 해결 응용 분야를 다룹니다.

두 가지 근본적인 프롬프트 구조 유형인 단일 턴 프롬프트 (Single-turn prompts)와 멀티 턴 프롬프트 (Multi-turn prompts, 대화)를 탐구합니다.

OpenAI의 GPT 모델과 LangChain을 사용하여 단일 턴 및 멀티 턴 프롬프트, 프롬프트 템플릿 (Prompt Templates), 그리고 대화 체인 (Conversation Chains)을 시연합니다.

Python과 Jinja2 템플릿 엔진 (Templating Engine)에 초점을 맞추어, 변수를 사용한 프롬프트 템플릿의 생성 및 사용법을 소개합니다.

템플릿 생성, 변수 삽입, 조건부 콘텐츠, 리스트 처리, 그리고 OpenAI API와의 통합을 다룹니다.

언어 모델이 특정 예시나 사전 학습 없이 작업을 수행할 수 있도록 하는 제로샷 프롬프팅 (Zero-shot prompting)을 탐구합니다.

OpenAI와 LangChain을 사용하여 직접적인 작업 지정, 역할 기반 프롬프팅 (Role-based prompting), 형식 지정, 그리고 다단계 추론 (Multi-step reasoning)을 시연합니다.

OpenAI의 GPT 모델과 LangChain 라이브러리를 사용하여 퓨샷 학습 (Few-Shot Learning) 및 인컨텍스트 학습 (In-Context Learning) 기술을 다룹니다.

기본 및 고급 퓨샷 학습, 인컨텍스트 학습, 그리고 예시 선택 및 평가를 위한 모범 사례 (Best Practices)를 구현합니다.

AI 모델이 복잡한 문제를 단계별 추론 과정으로 분해하도록 유도하는 생각의 사슬 (Chain of Thought, CoT) 프롬프팅을 소개합니다.

기본 및 고급 CoT 기술을 다루며, 이를 다양한 문제 해결 시나리오에 적용하고 표준 프롬프트와 결과를 비교합니다.

AI가 생성한 답변을 개선하기 위해 다양한 추론 경로를 생성하고 결과를 집계하는 기술을 탐구합니다.

다양한 추론 프롬프트 설계, 다중 응답 생성, 집계 방법 구현, 그리고 자기 일관성 체크 (Self-consistency checks) 적용을 시연합니다.

모델 출력에 대한 제약 조건(constraints)을 설정하고 규칙 기반 생성(rule-based generation)을 구현하는 기술에 집중합니다.

구조화된 프롬프트(structured prompts)를 위해 LangChain의 PromptTemplate을 사용하며, 제약 조건을 구현하고 규칙 기반 생성 기술을 탐구합니다.

AI 모델에 특정 역할(roles)을 부여하고 효과적인 역할 설명(role descriptions)을 작성하는 방법을 탐구합니다.

역할 기반 프롬프트(role-based prompts) 생성, AI 모델에 역할 부여, 그리고 다양한 시나리오를 위한 역할 설명 정교화 과정을 시연합니다.

복잡한 작업을 분해하고 프롬프트 내에서 하위 작업(subtasks)을 체이닝(chaining)하는 기술을 탐구합니다.

문제 분석, 하위 작업 정의, 타겟팅된 프롬프트 엔지니어링 (prompt engineering), 순차적 실행, 그리고 결과 합성 (result synthesis)을 다룹니다.

여러 프롬프트를 연결하고 복잡한 AI 기반 작업을 위한 논리적 흐름을 구축하는 방법을 시연합니다.

기초적인 프롬프트 체이닝 (prompt chaining), 순차적 프롬프팅 (sequential prompting), 동적 프롬프트 생성 (dynamic prompt generation), 그리고 프롬프트 체인 내의 에러 핸들링 (error handling)을 탐구합니다.

구체성과 일반성 사이의 균형을 맞추며, 언어 모델을 위한 명확하고 효과적인 지시문(instructions)을 작성하는 데 집중합니다.

지시문 생성 및 정교화, 다양한 구조 실험, 그리고 모델 응답에 기반한 반복적 개선 (iterative improvement) 구현을 다룹니다.

A/B 테스트와 반복적 개선 (iterative refinement)에 초점을 맞춘 프롬프트 최적화 고급 기술을 탐구합니다.

프롬프트의 A/B 테스트, 반복적 개선 프로세스, 그리고 관련 지표를 사용한 성능 평가를 시연합니다.

모호한 프롬프트(ambiguous prompts)를 식별 및 해결하는 방법과 더 명확한 프롬프트를 작성하는 기술에 집중합니다.

모호한 프롬프트 분석, 모호성 해결을 위한 전략 구현, 그리고 더 명확한 프롬프트 작성을 위한 기술 탐구를 다룹니다.

대규모 언어 모델 (large language models)과 작업할 때 프롬프트의 길이와 복잡성을 관리하는 기술을 탐구합니다.

상세함과 간결함 사이의 균형을 맞추는 기술, 그리고 청킹 (chunking), 요약 (summarization), 반복적 처리 (iterative processing)를 포함하여 긴 컨텍스트 (long contexts)를 처리하는 전략을 시연합니다.

네거티브 프롬프팅 (negative prompting)과 대규모 언어 모델로부터 원치 않는 출력을 피하는 기술을 탐구합니다.

기본적인 네거티브 예시(negative examples), 명시적 제외(explicit exclusions), LangChain을 사용한 제약 조건 구현(constraint implementation), 그리고 네거티브 프롬프트(negative prompts)를 평가하고 개선하는 방법을 다룹니다.

다양한 프롬프트 형식(prompt formats)과 구조적 요소(structural elements)를 탐구하며, 이것이 AI 모델의 응답에 미치는 영향을 시연합니다.

다양한 프롬프트 형식을 생성하고, 구조적 요소를 통합하며, 서로 다른 프롬프트 구조에 따른 응답을 비교하는 과정을 시연합니다.

특정 작업(specific tasks)을 위한 프롬프트 생성 및 사용법을 탐구합니다: 텍스트 요약(text summarization), 질의응답(question-answering), 코드 생성(code generation), 그리고 창의적 글쓰기(creative writing).

작업별 프롬프트 템플릿(prompt templates) 설계, LangChain을 사용한 구현, 샘플 입력을 통한 실행, 그리고 각 작업 유형별 출력 분석을 다룹니다.

여러 언어에 걸쳐 효과적으로 작동하는 프롬프트 설계 기술과 언어 번역(language translation) 작업을 위한 기술을 탐구합니다.

다국어 프롬프트(multilingual prompts) 생성, 언어 감지(language detection) 및 적응(adaptation) 구현, 교차 언어 번역(cross-lingual translation) 프롬프트 설계, 그리고 다양한 문자 체계(writing systems) 및 스크립트(scripts) 처리를 다룹니다.

프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)의 윤리적 측면을 탐구하며, 편향(biases)을 피하고 포용적이며 공정한 프롬프트를 만드는 데 집중합니다.

프롬프트 내의 편향 식별, 포용적인 프롬프트를 만들기 위한 전략 구현, 그리고 AI 출력의 윤리적 품질을 평가하고 개선하는 방법을 다룹니다.

안전하고 보안이 강화된 AI 애플리케이션을 위해 프롬프트 인젝션(prompt injections)을 방지하고 프롬프트 내에 콘텐츠 필터(content filters)를 구현하는 데 집중합니다.

프롬프트 인젝션 방지 기술, 콘텐츠 필터링 구현, 그리고 보안 및 안전 조치의 효과를 테스트하는 방법을 다룹니다.

AI 언어 모델에서 프롬프트의 효과를 평가하는 방법과 기술을 탐구합니다.

평가 지표(evaluation metrics) 설정, 수동 및 자동 평가 기술 구현, 그리고 OpenAI와 LangChain을 사용한 실질적인 예시를 제공합니다.

프롬프트 엔지니어링 기술을 탐구하고 구현하기 시작하려면:

• 이 리포지토리(repository)를 클론(clone)하세요:
  git clone https://github.com/NirDiamant/Prompt_Engineering.git

• 관심 있는 기술 디렉토리로 이동하세요:
  cd all_prompt_engineering_techniques

• 각 기술의 노트북(notebook)에 포함된 상세 구현 가이드를 따르세요.

이 목록에는 Amazon 제휴 링크가 포함되어 있습니다. Amazon 어소시에이트(Associate)로서, 자격 요건을 갖춘 구매를 통해 수익을 얻습니다. 아래의 모든 도서는 제가 직접 읽고 이 분야에서 일하는 엔지니어들에게 진심으로 추천하는 책들입니다. 이 저장소(repo)의 동반 도서는 이 README 상단에 별도로 소개되어 있습니다.

• Sebastian Raschka의 Build a Large Language Model (From Scratch). PyTorch를 사용하여 GPT 스타일의 모델을 엔드 투 엔드(end to end)로 구축합니다.
• Chip Huyen의 AI Engineering: Building Applications with Foundation Models. 파운데이션 모델(foundation-model) 애플리케이션을 프로덕션 환경에 적용하기 위한 표준 참조서입니다.
• Jay Alammar 및 Maarten Grootendorst의 Hands-On Large Language Models. 시각적이고 실용적인 LLM 워크스루(walkthrough)를 제공합니다.
• Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf의 Natural Language Processing with Transformers. Hugging Face 팀이 저술했습니다.
• Chip Huyen의 Designing Machine Learning Systems. 프로덕션 환경의 ML 시스템을 다루며, 여전히 표준 참조서로 통합니다.

RAG Made Simple - 고급 에이전트(agents)의 배후에 있는 검색 레이어(retrieval layer)인 RAG에 대한 400페이지 분량의 시각적 가이드입니다. 코드 RAGKING 사용 시 33% 할인됩니다.

커뮤니티의 기여를 환영합니다! 제안할 새로운 기술이나 개선 사항이 있다면:

• 저장소(repository)를 포크(Fork)하세요

• 기능 브랜치(feature branch)를 생성하세요:
  git checkout -b feature/AmazingFeature

• 변경 사항을 커밋(commit)하세요:
  git commit -m 'Add some AmazingFeature'

• 브랜치로 푸시(push)하세요:
  git push origin feature/AmazingFeature

• 풀 리퀘스트(pull request)를 생성하세요