ㅁ 서비스 플랫폼

ㅇ 정의:
AI 서비스를 제공하거나 운영하기 위한 기술적, 비즈니스적 기반을 제공하는 구조 또는 환경.

ㅇ 특징:
– AI 모델과 데이터를 효율적으로 관리 및 배포 가능.
– 사용자 경험 중심 설계로 다양한 고객층 접근 가능.
– 확장성과 유연성을 고려하여 설계됨.

ㅇ 적합한 경우:
– AI 서비스를 다양한 사용자에게 제공하려는 경우.
– 다수의 AI 모델 및 데이터를 통합적으로 관리해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 플랫폼의 주요 구성 요소와 역할을 혼동.
– 서비스 플랫폼과 단순 애플리케이션 플랫폼의 차이를 이해하지 못함.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 서비스 플랫폼은 AI 모델 및 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 구조를 제공한다.
X: 서비스 플랫폼은 단순히 데이터를 저장하는 역할만 한다.

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1. Prompt Store

ㅇ 정의:
사용자 또는 개발자가 AI 모델에 적합한 프롬프트(prompt)를 생성, 저장, 공유, 재활용할 수 있는 플랫폼.

ㅇ 특징:
– 사용자 정의 프롬프트를 저장하여 반복 사용 가능.
– 특정 작업에 최적화된 프롬프트를 검색 및 공유.
– 협업 환경에서 프롬프트 활용도를 극대화.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 팀에서 프롬프트를 효과적으로 관리하고자 할 때.
– 다양한 작업에 최적화된 프롬프트를 재사용하려는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– Prompt Store를 단순한 텍스트 저장소로 오해.
– 프롬프트 생성과 최적화 과정을 혼동.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: Prompt Store는 협업 환경에서 프롬프트 재활용을 지원한다.
X: Prompt Store는 AI 모델의 학습 데이터를 저장하는 역할을 한다.

ㅁ 추가 학습 내용

Prompt Store와 관련하여 학습할 내용은 다음과 같이 정리할 수 있습니다:

1. **프롬프트 최적화 기법**
– 특정 작업에 맞는 결과를 얻기 위해 프롬프트의 구조와 내용을 조정하는 방법.
– 효과적인 프롬프트 작성 방법, 예를 들어 명확하고 구체적인 지시 제공, 필요한 맥락 포함, 단계별 지시 활용 등이 포함됨.

2. **프롬프트 평가 지표**
– 프롬프트 결과를 평가하기 위한 기준.
– 주요 평가 지표:
– 응답의 정확성: 생성된 응답이 요청된 작업에 적합한지 여부.
– 일관성: 응답 내용이 논리적이고 내부적으로 모순이 없는지 여부.
– 유용성: 응답이 사용자에게 실질적인 도움이 되는지 여부.

3. **Prompt Store의 AI 모델 통합 방식**
– Prompt Store가 다양한 AI 모델과 어떻게 통합되어 활용되는지 이해.
– 모델 간의 호환성, 프롬프트 전송 방식, 모델의 특성에 따른 프롬프트 조정 방법 등을 포함.

4. **API를 통한 외부 시스템 연동 사례**
– Prompt Store와 외부 시스템 간의 연동 방식.
– API를 활용하여 Prompt Store와 다른 애플리케이션이나 워크플로우를 통합하는 방법.
– 실무에서의 활용 사례 및 이를 통해 얻을 수 있는 이점.

이러한 내용을 학습하면 Prompt Store의 활용도를 높이고, AI 모델과의 상호작용을 최적화할 수 있을 것입니다.