LLM31 728x90 Managing Up 2.0: 인공지능(AI)을 리드하는 컨텍스트 설계 기술 “인간이든 AI든, 똑똑하게 일하려면 먼저 ‘관리(Managing Up)’부터 잘해야 합니다”Managing Up은 단순한 '눈치 보기'가 아닙니다. AI도 결국 “나의 동료처럼 활용 가능한 지능 존재”입니다.즉, 인간의 협업 원칙 그대로 AI와의 컨텍스트 설계(Context Engineering), 프롬프트 디자인, 대화 흐름에 적용됩니다.15가지 원칙: 인간 관계 + AI 컨텍스트로 확장 정리인간과의 협업 원칙AI 협업에서의 적용 (LLM 관점)협업을 내 일로 받아들이기AI 성능은 프롬프트 설계와 컨텍스트 구성의 질에 달려 있음. LLM이 똑똑해 보이려면, 내가 먼저 구조를 잘 설계해야 함.결론부터 명확하게 말하기프롬프트도 두괄식 구조로. 예: "요약해줘. → 요약해야 할 문서 첨부"내 생각의 흐름을.. 2025. 8. 17. 생성형 AI 개발·활용 위한 생애주기별 개인정보 보호 가이드라인 마련 1️⃣ 인공지능 프라이버시 리스크 진단 및 인증 방안✔️ 목적AI 모델이 초래할 수 있는 프라이버시 리스크의 체계적 진단·평가 기준 수립기존 ‘AI 프라이버시 리스크 관리 모델’(2023년 12월 발표)의 후속 작업✔️ 제언 주요 내용 (김병필 카이스트 교수 발표)산업계·학계 중심의 진단 기술 및 사례 분석진단 프레임워크 설계 방안: AI 시스템의 리스크를 구체적으로 측정하고 인증할 수 있는 체계 구축 필요기술 발전과 개인정보 보호의 균형을 위한 사전적‧예방적 관리 체계 마련2️⃣ 생성형 인공지능 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서(안)✔️ 발표 배경생성형 AI 기술의 급속한 확산에 따라, 개인정보 처리 법적 불확실성과 기술적 리스크 증가기존 법체계로는 복잡한 데이터 흐름, 처리 방식 대응에 한계 발.. 2025. 8. 9. AI 브라우저 Perplexity Comet, 개인화 및 코멧의 새로운 검색 실험 1. 퍼플렉시티 AI 개요🎯 핵심 특징퍼플렉시티 AI는 실시간 웹 검색 + AI 대화 + 개인화가 결합된 차세대 AI 플랫폼입니다.구분설명핵심 차별점실시간 웹 검색 기반 답변 + 출처 명시주요 강점최신 정보 반영, 신뢰성 높은 답변, 맞춤형 개인화타겟 사용자리서치 중심 업무자, 정확한 정보가 필요한 전문가요금제Free / Pro ($20/월) / Max ($200/월)2. JD 등록과 페르소나 설정📋 JD(Job Description) 등록🔍 상세 개념JD 등록은 AI가 사용자의 직무 맥락을 이해하고 전문적인 답변을 제공하도록 돕는 개인화 기능입니다.🛠️ 설정 프로세스1. Profile → Personalization → Job Role2. 다음 정보 입력: - 직무명: Security Tea.. 2025. 7. 18. 정확하고 일관된 AI 응답, 프롬프트보다 중요한 컨텍스트(Context) 엔지니어링 “AI 응답의 품질, 결국은 컨텍스트다”“Prompt는 기술, Context는 전략”“LLM을 제대로 쓰고 싶다면, 문맥을 다뤄라”“GPT를 프로답게 다루는 법: 컨텍스트 엔지니어링”🧠 프롬프트 엔지니어링 & 컨텍스트 엔지니어링대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 더 잘 활용하기 위한 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering) 및 컨텍스트 엔지니어링(context engineering)에 대한 이론적 배경과 실무 적용 방법입니다.주요 목표는 다음과 같습니다.프롬프트 엔지니어링의 구조 이해컨텍스트 제공 방식의 전략화모델의 출력 제어 및 향상 방법 습득🔍 프롬프트 엔지니어링이란?프롬프트 엔지니어링이란, 인공지능 모델에게 원하는 결과를 얻기 위해 입력 문장을 설계.. 2025. 7. 16. LLM 시대의 역할 변화, AI는 코드를 짜고, 개발자는 문제를 정의한다 역사적 배경: 개발 자동화의 진화과거의 자동화 물결소프트웨어 개발 역사는 끊임없는 자동화의 역사였습니다.1세대 (1950-1960년대): 어셈블리 언어의 등장기계어에서 어셈블리로의 전환 시 "진짜 프로그래머는 기계어를 쓴다"는 저항결과: 생산성 향상으로 더 복잡한 시스템 구축 가능2세대 (1970-1980년대): 고수준 언어의 보편화C, Pascal 등장 시 "성능이 떨어진다"는 비판결과: 운영체제, 대규모 애플리케이션 개발 가능3세대 (1990-2000년대): 통합 개발 환경(IDE)과 프레임워크자동완성, 리팩토링 도구 등장"개발자를 게으르게 만든다"는 우려결과: 웹 애플리케이션 시대 개막4세대 (2010년대): 클라우드와 DevOpsInfrastructure as Code, CI/CD 자동화"운영자 .. 2025. 6. 18. 이전 1 2 3 4 5 ··· 7 다음 728x90 728x90
