프롬프트 엔지니어 / 프롬프트 생성기

AI 프롬프트를 작성하고 향상시키기 위해 설계된 문서 기반 Custom GPT 시스템.

데모 링크 • GITHUB 링크

개요

• 역할: 제작자 / 프롬프트 엔지니어
• 기술 스택: Custom GPT, Diverse Prompt Formats, JSON
• 주요 결과: 코드 없는 확장성이 뛰어난 프롬프트 생성 엔진을 성공적으로 설계했습니다.
• 요약: 이 프로젝트는 제가 공식적인 프롬프트 엔지니어링을 처음으로 적용한 사례입니다. 프롬프트를 생성, 수정 및 관리하기 위한 모듈식의 문서 기반 시스템으로, 모든 논리와 워크플로우는 명확성과 확장성을 위해 수많은 다양한 형식, 템플릿 및 패러다임이 포함된 구조화된 파일을 통해 관리됩니다.

문제

• 과제: 사용자는 구조화되지 않은 프롬프트로 인해 AI 모델에서 최상의 결과를 얻는 데 종종 어려움을 겪습니다. 과제는 전통적인 코드를 사용하지 않고 이러한 프롬프트의 최적화를 자동화하는 시스템을 만드는 것이었습니다.
• 대상: AI를 사용하며 AI 출력의 품질과 정확성을 크게 향상시키려는 모든 사람.
• 제약 사항: 실행 가능한 코드가 아닌 텍스트 기반 구성 및 광범위한 형식 청사진에 전적으로 의존하는 Custom GPT가 모든 논리, 워크플로우 및 기술을 효과적으로 파싱할 수 있도록 보장하는 것.

접근 방식 및 결정

• 아키텍처: 모든 시스템 명령이 상호 연결된 파일에 저장되는 선언적 다중 형식 아키텍처.
• 주요 결정: GPT의 지식 기반을 체계적이고 모듈식으로 유지하기 위해 엄격한 폴더 구조를 사용하여 워크플로우, 컨텍스트 및 명령을 매핑하기로 결정했습니다.
• 트레이드오프: 전통적인 프로그래밍된 웹 앱의 계산 능력을 방대한 형식 라이브러리로 구동되는 Custom GPT 플랫폼의 즉각적이고 대화형 접근성으로 교환했습니다.
• 데이터 흐름: 사용자가 기본 프롬프트 제공 -> GPT가 구조화된 템플릿 및 패러다임 참조 -> GPT가 고도로 최적화된 전문가 수준의 프롬프트 출력.

주요 결과 및 영향

• 결과: 사용자의 기본 지시 사항을 전문적이고 입증된 프롬프트 형식으로 일관되게 업그레이드하는 매우 효과적인 도구입니다.
• 영향: 입력이 작업에 가장 적합한 구조적 형식과 완벽하게 일치하도록 보장하여 AI 및 LLM의 출력을 크게 향상시킵니다.

기술 심층 분석

• 주목할 만한 세부 사항: GPT의 지식 기반에 수많은 형식과 패러다임을 직접 수용하여 업계 모범 사례의 풍부한 컨텍스트를 큐레이팅했습니다.
• 검증: AI 출력을 향상시키는 것으로 테스트된 과학적이고 경험적으로 입증된 프롬프트 엔지니어링 형식에 의존합니다.
• 최적화: 도메인별 컨텍스트를 활성 명령에서 분리하여 GPT의 컨텍스트 창 사용을 최적화했습니다.
• 코드 품질: GPT가 명령을 예측 가능하게 파싱할 수 있도록 모든 형식 청사진에 걸쳐 엄격한 구조적 일관성을 유지했습니다.
• 링크: 파일 구조는 GitHub 저장소를 참조하세요.

회고

• 앞으로의 방향: 순수하게 독립형 GPT로 유지하는 대신, 제 앱 내에서 직접 출력 향상을 자동화하기 위해 oz: multiagent 프로젝트에 AI 하위 에이전트를 구현하여 이러한 개념을 더욱 발전시키기로 결정했습니다.
• 성공 요인: 선언적 프롬프트 엔지니어링 기술을 통해서만 강력하고 모듈식인 논리 시스템을 구축할 수 있음을 성공적으로 입증했습니다.
• 교훈: 구조화된 형식은 예측 가능하고 고품질의 LLM 출력을 얻기 위한 절대적인 핵심입니다.

나의 기여

• 시스템 설계: 명확성과 유지 관리성을 위해 모듈식의 문서 기반 아키텍처 설계.
• 워크플로우 엔지니어링: 마크다운 파일에 선언적 워크플로우, 명령 및 템플릿 정의.
• 모범 사례: 프롬프트 엔지니어링을 위한 컨텍스트, 기술 및 패러다임 큐레이션.
• 문서화: 모든 프로젝트 문서 및 워크플로우 파일 작성 및 유지 관리.

프로젝트 아키텍처

이 프로젝트는 문서 기반의 모듈식 파일 구조를 사용합니다. 코드 실행은 없습니다.

• 컴포넌트 구성:
  • main_instruction.md: 중앙 JSON 구성 및 시스템 명령
  • context/context.md: 도메인별 컨텍스트, 모범 사례, 형식
  • commands/commands.md: 사용 가능한 모든 명령, 구문, 워크플로우 자동화
  • profiles/: 에이전트 및 워크플로우 프로필
  • templates/: 프롬프트 템플릿, 기법, 예제

데모 미리보기

라이브 Custom GPT는 Prompt Engineer / Prompt Generator를 통해 볼 수 있습니다.

• 플랫폼 뷰: 웹 (OpenAI ChatGPT Custom GPT)
• 제공되는 기능:
  • 대화형 프롬프트 작업, 형식, 기술 및 패러다임 선택

호스팅 참고 사항:
라이브 Custom GPT는 OpenAI에서 사용할 수 있습니다. 소스 코드 및 문서는 GitHub에 있으며 코드 실행이나 빌드 시스템은 존재하지 않습니다.