신속한 보강으로 AI를 마스터하세요! 컨텍스트, 명확한 지침 및 예제를 사용하여 대규모 언어 모델의 출력을 향상시켜 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
프롬프트 강화는 인공 지능(AI) 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)에 제공하기 전에 사용자의 초기 입력 프롬프트를 자동 또는 반자동으로 강화하는 프로세스입니다. 목표는 관련 컨텍스트를 추가하거나, 모호한 부분을 명확히 하거나, 제약 조건을 부과하거나, AI가 보다 정확하고 관련성 있으며 유용한 응답을 생성하는 데 도움이 되는 구체적인 세부 정보를 포함시키는 것입니다. 이 기술은 사용자가 프롬프트 엔지니어링 전문가가 아니어도 프롬프트를 보다 효과적으로 만들어 사용자와 AI 시스템 간의 상호 작용 품질을 향상시킵니다.
이 프로세스에는 일반적으로 원본 프롬프트를 분석하고 추가 정보 소스나 미리 정의된 규칙을 활용하여 이를 보강하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 사용자 기록에 액세스하거나, 지식창고에서 관련 문서를 검색하거나, 대화 컨텍스트를 통합하거나, 특정 서식 지정 지침을 적용하는 것이 포함될 수 있습니다. 예를 들어, " Ultralytics YOLO 대해 알려주세요"와 같은 모호한 프롬프트는 사용자가 최신 버전(YOLOv11)에 관심이 있거나 다른 모델과 비교한 성능을 명시하는 컨텍스트를 추가하여 보강할 수 있습니다. YOLOv8. 시스템이 관련 데이터 스니펫을 가져와 프롬프트의 컨텍스트 창에 추가하는 검색 증강 생성(RAG) 과 같은 기술이 종종 사용됩니다.
프롬프트 강화는 다양한 AI 기반 작업에서 애플리케이션을 찾아냅니다:
프롬프트 강화와 유사한 용어를 구별하는 것이 중요합니다:
이 개념은 표준 물체 감지와 같은 전통적인 컴퓨터 비전 작업에서는 덜 일반적이지만, 제로 샷 성능 향상을 위해 잠재적으로 문맥 보강의 이점을 누릴 수 있는 텍스트 또는 이미지 프롬프트를 사용하는 YOLOE와 같은 새로운 프롬프트 가능 비전 모델과 관련이 있습니다. Ultralytics 허브와 같은 플랫폼은 이러한 기술을 통합하여 복잡한 비전 작업을 정의할 때 사용자 인터랙션을 간소화할 수 있습니다.