ㅁ 서비스 플랫폼

ㅇ 정의:
AI 모델이나 기능을 사용자에게 제공하기 위해 필요한 인프라, API, UI, 데이터 관리, 배포 체계 등을 포함하는 운영 환경.

ㅇ 특징:
– 다양한 AI 기능을 모듈화하여 제공
– 사용자 친화적인 인터페이스와 API 지원
– 확장성과 보안성 고려

ㅇ 적합한 경우:
– 여러 AI 기능을 통합 제공해야 하는 경우
– 다양한 사용자 그룹이 AI 기능을 활용하는 경우

ㅇ 시험 함정:
– 서비스 플랫폼을 단순히 웹사이트나 앱으로 오해하는 경우
– AI 모델 제공만을 플랫폼이라고 착각하는 경우

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “다양한 AI 기능을 API로 제공하는 통합 환경”
X: “단일 모델만 실행하는 로컬 프로그램”

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1. Prompt Store

ㅇ 정의:
AI 모델, 특히 대규모 언어모델(LLM)에 입력할 프롬프트를 거래, 공유, 판매하는 온라인 플랫폼 또는 마켓플레이스.

ㅇ 특징:
– 프롬프트를 상품처럼 등록, 검색, 구매 가능
– 품질 검증 및 평점 시스템 존재
– 특정 도메인(예: 법률, 의료, 마케팅)에 특화된 프롬프트 제공
– API 연동을 통한 즉시 사용 가능

ㅇ 적합한 경우:
– 비전문가가 고품질 프롬프트를 쉽게 확보해야 하는 경우
– 특정 업무 자동화를 위해 최적화된 프롬프트가 필요한 경우

ㅇ 시험 함정:
– Prompt Store를 단순한 코드 저장소로 오해하는 경우
– 프롬프트를 무료로만 제공하는 공간이라고 착각하는 경우

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “특정 업무에 최적화된 프롬프트를 거래하는 온라인 플랫폼”
X: “AI 모델 자체를 판매하는 마켓플레이스”

ㅁ 추가 학습 내용

Prompt Store 시험 대비 핵심 정리

1. 프롬프트 엔지니어링 기법
– 프롬프트 품질은 모델 출력 품질에 직접적인 영향을 미침
– 주요 설계 방식:
• Few-shot: 예시를 몇 개 포함하여 모델이 패턴을 학습하도록 유도
• Zero-shot: 예시 없이 지시만으로 작업 수행
• Chain-of-Thought: 단계별 추론 과정을 유도하여 복잡한 문제 해결 능력 향상

2. Prompt Store의 수익 모델
– 구독 기반: 일정 요금을 주기적으로 지불하고 사용
– 건당 결제: 사용량에 따라 과금
– 커미션 구조: 판매된 프롬프트 금액의 일정 비율을 수수료로 취득

3. 저작권 및 라이선스 이슈
– 프롬프트가 창작물로 인정되는지 여부
– 상업적 이용 가능 여부 및 제한 조건
– 라이선스 조건에 따른 사용 범위 준수 필요

4. 품질 관리
– 사용자 리뷰를 통한 품질 피드백
– 자동 성능 평가 시스템으로 품질 측정
– 버전 관리로 프롬프트 개선 및 이력 추적

5. 보안 고려사항
– 악성 프롬프트(프롬프트 인젝션) 방지 대책 마련
– 프롬프트에 민감정보가 포함되지 않도록 검증

6. AI 서비스 플랫폼과의 통합 방식
– API 형태로 제공하여 다른 서비스와 연동
– SDK 형태로 개발자 지원
– 플러그인 형태로 손쉬운 확장
– 워크플로우 자동화와 연계하여 활용성 확대