
숏클립 생성을 위한 하이라이트 검출 기술 개발기
네이버 쇼핑라이브의 긴 영상에서 숏클립용 하이라이트를 자동 검출하는 Sinossi 기술을 소개했습니다. 행동 인식과 키워드 추출 파이프라인으로 실제 서비스 적용과 확장 방향까지 다뤘습니다.

네이버 쇼핑라이브의 긴 영상에서 숏클립용 하이라이트를 자동 검출하는 Sinossi 기술을 소개했습니다. 행동 인식과 키워드 추출 파이프라인으로 실제 서비스 적용과 확장 방향까지 다뤘습니다.

ChatGPT의 환각을 줄이기 위한 프롬프트 패턴 두 가지를 소개했습니다. Fact Check List와 Reflection으로 팩트 검증과 근거 중심 답변을 유도했습니다.

ChatGPT 출력 형태를 템플릿으로 미리 정의하는 방법을 소개했습니다. 예시와 Placeholder를 활용해 원하는 양식의 결과를 유도하는 방식입니다.

Recipe 패턴으로 목표 작업의 누락 단계를 보완하고 불필요한 단계를 줄이는 방법을 소개했습니다. 사무실 인테리어 계획 예시를 통해 구체적이고 유용한 프로세스 도출 방식을 설명했습니다.

당근에서 LLM을 어떻게 활용하는지 서비스 사례와 운영 방법을 소개했습니다. 또한 프로덕션 적용을 위한 파이프라인, 모델 선택, 프롬프트 엔지니어링 원칙을 정리했습니다.

페르소나 프롬프트 패턴으로 LLM의 관점과 출력 형태를 조절하는 방법을 정리했습니다. 쉬운 설명이나 원하는 답변을 얻는 활용 사례를 소개했습니다.
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ChatGPT 프롬프트 패턴인 Output Automater의 목적과 활용법을 정리한 글입니다.\n단계별 작업이 필요한 요청에 자동화 맥락을 넣어 수동 작업을 줄이는 방법을 설명했습니다.

ChatGPT 프롬프트 패턴 중 메타 언어 생성 방법을 소개했습니다. 복잡한 설명을 규칙화해 더 간결하고 명확하게 소통하는 방식입니다.

사내에서 여러 LLM을 한곳에서 비교해볼 수 있는 플레이그라운드를 만들고, 이를 프롬프트 엔지니어링 체험 행사로 확장한 사례를 공유했습니다. 서비스 캐릭터를 AI 페르소나로 재해석하는 프롬프톤 운영 경험도 함께 소개했습니다.


유튜브 퀴즈의 품질을 높이기 위해 좋은 질문의 기준을 세우고 라벨링 체계를 설계했습니다. 또한 전용 라벨링 툴과 QC 모델 학습 루프로 질문 생성 AI를 개선했습니다.

ChatGPT에게 더 좋은 답변을 받기 위한 7가지 프롬프트 작성법을 소개했습니다. 명확한 질문과 구체적 조건 설정으로 답변 품질을 높이는 방법을 정리했습니다.

FMOps를 LLM 시대의 AI 앱 개발 방법론으로 소개했습니다. 프롬프트 체이닝과 데이터 연동, 모니터링을 중심으로 주요 플랫폼 사례를 정리했습니다.

자율 AI 에이전트와 Auto-GPT의 개념, 작동 방식, 주요 사례를 정리했습니다. 또한 성능·비용·사용성 한계와 함께 ChatGPT 다음 트렌드 가능성을 살펴봤습니다.

프롬프트 엔지니어링을 AI를 잘 쓰기 위한 핵심 기술로 설명하며 주요 기법과 가이드라인을 정리했습니다. 또한 프롬프트 마켓과 적대적 프롬프팅의 가능성과 우려도 함께 살펴보았습니다.