엔지니어링 분야의 10가지 디자인 패턴에 대한 팁

보다 목표한 결과를 도출하기 위해 세부 정보, 규칙 및 지침을 제공할 수 있습니다. 자세한 세부 정보, 규칙 및 지침을 제공함으로써 모델의 성능을 향상하고 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 보다 정확한 출력을 위한 세부 사항, 규칙 및 지침을 제공함으로써 프롬프트 단어를 보다 구체적으로 만들 수 있습니다.

디자인 패턴은 일반적인 문제에 대한 일반적이고 반복 가능한 솔루션입니다. 각 디자인 패턴은 결코 문제에 직접 적용할 수 있는 완전한 솔루션이 아니라 모범 사례를 적용하는 더 나은 솔루션을 구축하는 데 사용할 수 있는 템플릿 또는 프레임워크입니다. 디자인 패턴은 객체 지향 프로그래밍 분야에서 널리 사용됩니다. 베테랑 코더는 개선 프로젝트에서 10가지 일반적인 디자인 패턴을 요약하려고 했습니다.

1. 페르소나 모드

페르소나 모드는 특정 성격이나 말투를 언어 모델에 입력하여 구현됩니다. 다양한 역할을 정의함으로써 다양한 애플리케이션 시나리오에 맞게 텍스트 생성 스타일과 방식을 제어할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• 고객 지원: 고객 지원 세계에서는 친절하고 참을성 있는 역할이 고객과 소통하고, 문제를 해결하고, 지원을 제공하는 데 더 효과적일 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 질문을 하면 언어 모델은 정중하고 친근한 어조로 응답하고 명확하고 간결한 답변을 제공함으로써 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
• 스토리텔링: 허구의 이야기나 창의적인 글쓰기에서는 캐릭터마다 음색과 감정 표현이 달라야 할 수도 있습니다. 예를 들어, 유머러스한 캐릭터는 유머와 과장을 사용하여 이야기를 전달할 수 있고, 진지한 캐릭터는 진지하고 차분한 어조를 사용할 수 있습니다.
• 교육 콘텐츠: 교육 분야에서 언어 모델은 다양한 학습자의 요구와 학습 스타일에 더 잘 적응하기 위해 다양한 역할을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 어린이 교육 콘텐츠의 경우 모델은 편안하고 활기찬 톤을 사용하여 관심을 끌 수 있으며, 전문적이고 기술적인 과정의 경우 모델은 지식을 전달하기 위해 보다 정중하고 엄격한 톤을 사용할 수 있습니다.

다양한 문자 모델과 언어 모델을 통해 유연성과 개인화된 표현이 향상되어 사용자와의 상호 작용 경험이 향상되고 다양한 애플리케이션 시나리오에서 더 큰 역할을 수행할 수 있습니다.

2. 레시피 모드

레시피 모드는 상세하고 순차적인 지침이 필요한 작업에 유용한 방법을 제공합니다. 튜토리얼, 프로세스 문서, 설치 가이드 등 대규모 모델용 텍스트를 생성할 수 있습니다. 이 모델에는 튜토리얼, 프로세스 문서 또는 설치 가이드와 같은 상세하고 순차적인 지침이 필요합니다. 예를 들어 이 패턴을 사용하여 튜토리얼, 절차 문서 또는 구성 가이드를 생성할 수 있습니다.

• 튜토리얼: 프로그래밍 학습이나 그림 학습과 같은 특정 기술을 배우는 방법을 독자들에게 소개하는 튜토리얼 기사를 작성한다고 상상해 보세요. 레시피 모드를 사용하면 독자가 학습한 내용을 점차적으로 이해하고 연습할 수 있도록 명확한 단계와 지침을 제공할 수 있으므로 새로운 기술을 더 쉽게 익힐 수 있습니다.
• 프로세스 문서화: 산업 생산이나 과학 실험에서는 운영 단계를 기록하고 공유하기 위해 상세한 프로세스 문서를 작성해야 하는 경우가 많습니다. 레시피 모드를 사용하면 각 단계를 단계별로 설명할 수 있어 독자가 작업 과정을 정확하게 재현할 수 있어 작업 효율성이 높아지고 오류 가능성이 줄어듭니다.
• 조립 가이드 만들기: 제조업에서 조립 가이드를 만드는 것은 공장 작업자에게 매우 중요합니다. 제품이 올바르게 조립되고 품질 표준을 충족하는지 확인하는 데 필요한 도구, 재료 및 절차를 포함하여 각 조립 단계에 대한 자세한 지침을 제공할 수 있습니다.

이 모드를 통해 대형 모델은 일관되고 구조화된 텍스트 출력을 제공할 수 있으므로 독자가 지침을 쉽게 이해하고 연습할 수 있으므로 다양한 응용 시나리오에서 보다 효율적인 작업과 학습을 달성할 수 있습니다.

3. 역방향 쿼리 모드

대형 모델은 특별한 방식으로 작동하도록 요청됩니다. 먼저 시작 조건으로 입력 또는 응답을 받은 다음 가장 적합한 것을 생성하도록 요청합니다. 특정 출력을 생성하기 위한 쿼리 또는 입력입니다. 이 기술은 질의응답 시나리오뿐만 아니라 다양한 상황에서도 활용될 수 있습니다. 예를 들어 검색 엔진 분야에서 대형 모델은 역방향 쿼리를 통해 사용자의 검색 콘텐츠를 가장 적합한 검색 결과로 변환할 수 있습니다. 이 기술은 텍스트 생성, 자연어 처리 및 기타 분야에 폭넓게 적용됩니다.

• 스마트 어시스턴트: 스마트 어시스턴트와 대화하면서 질문을 했지만 이에 대해 자세히 알아보기 위해 드릴다운하고 싶다고 가정해 보세요. 이 경우 역방향 쿼리 모드를 적용할 수 있습니다. 귀하의 스마트 비서는 귀하의 질문에 따라 응답을 생성한 다음 이에 대해 더 알고 싶은지 물어볼 수 있으며 더 깊은 질문으로 이어질 수 있습니다.
• 검색 엔진 최적화: 웹 콘텐츠 생성 시 역방향 쿼리 모드를 사용하여 검색 엔진 결과를 최적화할 수 있습니다. 귀하가 특정 검색어에 대해 귀하의 웹사이트 순위가 더 높아지기를 원하는 웹마스터라고 가정해 보겠습니다. 역방향 조회 패턴을 사용하여 웹 사이트가 검색 엔진의 관련 쿼리 결과에 표시되도록 하는 콘텐츠를 만들 수 있습니다.
• 개인화 추천 시스템: 전자상거래나 콘텐츠 추천 분야에서는 역질의 모드를 활용해 개인화 추천 시스템을 구축할 수 있습니다. 시스템은 사용자의 행동과 선호도를 기반으로 일부 출력을 생성한 다음 이러한 출력을 기반으로 해당 쿼리를 생성하여 보다 개인화되고 정확한 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

역방향 쿼리 모드를 통해 대규모 모델은 특정 입력 및 출력을 기반으로 해당 쿼리 또는 입력을 생성할 수 있으므로 시스템 성능과 사용자 경험을 향상시키는 동시에 사용자 요구를 더 잘 충족할 수 있습니다.

4. 출력 자동화 모드

자동화 모드는 표시 단어를 사용하여 대형 모델을 정규화하여 구조화되거나 형식화된 출력을 생성하여 반복 작업을 자동화하는 방법입니다. 예를 들어 다음 시나리오에서 사용할 수 있습니다.

• 보고서 생성: 기업 환경에서는 판매 보고서를 매일 생성해야 합니다. 출력 자동화 모드를 통해 판매 데이터를 언어 모델에 입력한 후 사전 정의된 형식의 보고서를 생성할 수 있어 수동 보고서 작성에 드는 시간과 노력이 필요하지 않습니다.
• 초록 생성: 학술 연구에서는 많은 양의 문헌에서 정보를 추출하고 초록을 생성하는 것이 필요합니다. 출력 자동화 모드를 사용하면 대형 모델은 사용자가 제공한 키워드나 주제를 기반으로 문서 요약을 자동으로 생성할 수 있어 대량의 텍스트 처리 효율성이 크게 향상됩니다.
• 응답 생성: 고객 서비스 분야에서는 고객이 자주 묻는 질문에 신속하게 응답해야 하는 경우가 많습니다. 출력 자동화 모드를 통해 언어 모델은 질문의 키워드나 분류를 기반으로 적절한 응답을 자동으로 생성하여 고객 서비스의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
• 코드 작성: 반복적인 코드 작성은 개발자의 일반적인 작업입니다. 출력 자동화 모드를 사용하면 사용자가 선택한 기본 코딩 언어를 기반으로 코드 조각을 자동으로 생성하도록 언어 모델에 지시할 수 있으므로 개발 프로세스 속도가 빨라지고 코딩 오류가 줄어듭니다.

자동 모드는 특히 마이닝 및 데이터 분석, 콘텐츠 생성 및 소프트웨어 개발 분야에서 작업 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

5. Chain of Thought Pattern

CoT(Chain of Thought) 패턴은 특정 추론 또는 논증 경로에 따라 대형 모델 생성을 안내하는 기술입니다. 이 모드는 설득력 있는 기사, 리뷰 또는 복잡한 토론을 작성하는 데 매우 유용합니다. 왜냐하면 논리적 흐름은 신뢰성과 이해 가능성을 구축하는 핵심 요소이기 때문입니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• 오피니언 기사: 오피니언 글을 작성할 때는 주장의 논리적 일관성과 엄격함을 보장해야 합니다. 사고 사슬 모델은 논쟁의 논리적 구조에 따라 논쟁, 반박 및 결론을 생성하도록 언어 모델을 안내하여 기사를 더욱 설득력 있고 논리적으로 만들 수 있습니다.
• 과학 논문: 과학 분야에서 논문은 실험 결과와 결론의 신뢰성과 반복성을 보장하기 위해 과학적 추론을 기반으로 해야 합니다. 사고 체인 모델은 언어 모델이 문제 설명부터 실험 설계, 결과 분석에 이르기까지 과학적 추론의 논리적 체인을 따라 과학적 표준을 충족하는 논문을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 변호: 법적 시나리오에서 변호사는 고객을 지원하기 위해 강력한 변호를 제공해야 합니다. 사고 체인 모델은 사실 진술, 법률 조항 인용, 주장 제시, 상대방의 견해 반박 등 법적 논리에 따라 방어 단어를 생성하도록 언어 모델을 안내하여 사건에 대한 강력한 방어를 제공할 수 있습니다.

대형 모델은 사고 사슬 모델을 통해 논리적 사고의 경로에 따라 텍스트를 생성하여 보다 일관성 있고 설득력 있고 이해하기 쉽게 만들어 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다.

6 그래프 지원 모드

그래프 지원 모드는 기존 지식을 사용하여 프롬프트를 향상시켜 대규모 언어 모델이 보다 정확한 출력 결과를 생성하도록 돕는 방법입니다. 이 모델은 지식 그래프 또는 도메인 전문 지식을 모델과 결합하여 더 많은 배경 정보와 컨텍스트를 제공함으로써 모델의 이해도와 출력 품질을 향상시킵니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• 의료 진단: 의료 분야에서 그래프 지원 모드를 사용하면 언어 모델이 임상 사례나 의료 보고서를 더 잘 이해할 수 있습니다. 의학 지식 그래프와 환자 이력을 결합함으로써 모델은 보다 정확한 진단 권장 사항이나 치료 계획을 생성할 수 있습니다.
• 지능형 고객 서비스: 고객 서비스 분야에서 그래프 지원 모드를 사용하면 지능형 고객 서비스 시스템의 응답 품질을 향상시킬 수 있습니다. 모델은 업계 도메인 지식 그래프를 활용해 고객에게 보다 전문적이고 정확한 솔루션을 제공함으로써 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
• 법률 상담: 법률 분야에서 그래프 지원 모드는 언어 모델이 법률 문서나 사건 세부 사항을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 법률 지식 그래프와 사건 규정을 통합함으로써 모델은 보다 정확한 법적 조언이나 법률 분석을 제공할 수 있어 변호사와 법률 전문가가 사건을 더 잘 처리할 수 있도록 돕습니다.

그래프 지원 모드를 통해 대형 모델은 풍부한 지식 리소스를 사용하여 출력의 정확성과 신뢰성을 향상시켜 다양한 응용 시나리오에서 더 큰 역할을 수행할 수 있습니다.

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7. 사실 확인 모드

허위 또는 오해의 소지가 있는 정보를 생성할 위험을 줄이기 위해 사실 확인 모드는 대규모 언어 모델이 신뢰할 수 있는 외부 소스 또는 데이터베이스에 대해 출력을 검증하도록 유도합니다. 이 모델은 대규모 모델이 답변의 신뢰성을 입증할 수 있는 증거를 제공하여 정확한 결과를 촉진하도록 권장합니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• 뉴스 보고서: 저널리즘 분야에서 사실 확인 패턴은 언어 모델이 뉴스 사건의 정확성을 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 모델은 신뢰할 수 있는 언론 기관이나 공식 출처를 인용하여 자신이 보도한 사실을 뒷받침함으로써 허위 정보의 확산을 줄일 수 있습니다.
• 학술 논문: 학술 작문에서 사실 확인 모드는 언어 모델이 동료 검토 연구 또는 권위 있는 데이터를 인용하여 주장을 뒷받침하도록 합니다. 이는 논문의 정확성과 신뢰성을 보장하는 데 도움이 됩니다.
• 의료 상담: 의료 분야에서 사실 확인 모드는 언어 모델이 의료 정보의 정확성을 검증하는 데 도움이 될 수 있습니다. 모델은 권위 있는 의학 저널이나 의료 데이터베이스를 인용하여 그들이 제공하는 의학적 조언이나 설명을 뒷받침함으로써 오해의 소지가 있는 정보의 위험을 줄일 수 있습니다.

사실 확인 모드를 사용하면 대형 모델이 더욱 안정적이고 정확한 출력을 제공할 수 있으므로 다양한 적용 시나리오에서 신뢰성과 실용성이 향상됩니다.

8. 반사 모드

반사 모드는 대형 모델이 생성한 텍스트를 비판적으로 평가하도록 권장합니다. 이 패턴은 대규모 모델이 출력의 잠재적 편향이나 불확실성을 조사하도록 유도합니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• 소셜 미디어 댓글: 소셜 미디어에서는 언어 모델을 사용하여 댓글이나 답글을 생성할 수 있습니다. 반영 모드에서는 모델이 생성하는 댓글에 차별적인 발언이나 오해의 소지가 있는 정보가 포함되어 있는지 여부를 반영하고 이러한 문제를 최대한 방지해야 합니다.
• 뉴스 보도: 뉴스 보도에서 언어 모델은 기사를 작성하거나 댓글을 제공하는 데 사용될 수 있습니다. 반영 모드에서 모델은 생성된 콘텐츠가 정확하고 객관적이며 잠재적으로 외부 요인의 영향을 받는지 여부를 검토해야 합니다.
• 교육 자료: 교육 분야에서 언어 모델은 교육 자료를 생성하거나 질문에 답하는 데 사용될 수 있습니다. 반영 모드에서 모델은 생성된 콘텐츠가 학습에 유용한지, 오류나 주관적 편견이 포함되어 있는지, 추가 검증이나 수정이 필요한지 여부를 고려해야 합니다.

반성 모드를 통해 대형 모델은 출력을 보다 의식적으로 평가하고 부적절한 발언이나 오해의 소지가 있는 정보를 방지하며 보다 책임감 있고 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있습니다.

9. 질문 구체화 모드

질문 구체화 모드는 입력 쿼리 또는 프롬프트가 언어 모델의 피드백을 기반으로 지속적으로 구체화되는 반복적 접근 방식입니다. 다양한 프롬프트에 대한 모델의 반응을 분석함으로써 개발자는 쿼리를 미세 조정하여 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• 검색 엔진 최적화: 귀하가 웹마스터이고 SEO를 통해 검색 결과에서 웹사이트 순위를 높이고 싶다고 가정해 보겠습니다. 질문 구체화 모드를 사용하면 언어 모델의 피드백을 기반으로 검색 쿼리를 지속적으로 최적화하고 키워드, 문장 구조 등을 조정하여 검색 엔진에서 웹 사이트의 가시성을 향상시킬 수 있습니다.
• 음성 도우미: 음성 도우미 애플리케이션에서 사용자는 다양한 질문이나 지시를 할 수 있습니다. 질문 개선 모드를 사용하면 개발자는 다양한 쿼리에 대한 언어 모델의 응답을 분석한 다음 사용자 인터페이스 또는 시스템 설정을 조정하여 음성 도우미의 정확성과 응답성을 향상할 수 있습니다.
• 자연어 처리 애플리케이션: 챗봇이나 지능형 고객 서비스 시스템과 같은 자연어 처리 애플리케이션에서 질문 구체화 모드를 사용하여 모델의 응답을 지속적으로 최적화할 수 있습니다. 개발자는 다양한 사용자 질문에 대한 모델의 응답을 분석한 다음 모델을 미세 조정하여 더욱 스마트하고 적응력을 높일 수 있습니다.

질문 개선 모드를 통해 개발자는 언어 모델과 상호 작용하고 모델의 성능과 효과를 지속적으로 개선하여 더 나은 사용자 경험과 더 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.

10. 부분 거부 모드

때때로 AI 모델은 복잡한 쿼리에 직면했을 때 "모르겠어요"라고 대답하거나 출력 생성을 거부할 수 있습니다. 이러한 상황을 보다 효율적으로 처리하기 위해 "회로 차단 거부 모드"가 도입되었습니다. 이 모델의 목표는 상황에 직면하거나 정확한 답변을 할 수 없는 상황에 직면했을 때 완전한 거부보다는 유용한 응답 또는 부분적인 답변을 제공할 수 있도록 모델을 훈련시키는 것입니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• Chatbot: 사용자가 챗봇에게 지식을 넘어서는 질문을 하면 전통적인 접근 방식은 단순히 "모르겠습니다"라고 응답하는 것일 수 있습니다. 그러나 회로 차단기 거부 모드를 사용하면 챗봇이 기존 정보나 컨텍스트를 기반으로 관련 정보나 제안을 제공하려고 시도할 수 있으며 부분적인 답변이라도 사용자에게 도움을 줄 수 있습니다.
• 검색 엔진: 검색 엔진이 사용자 쿼리와 정확히 일치하는 항목을 찾을 수 없는 경우 일반적으로 결과를 찾을 수 없다는 메시지가 표시됩니다. 그러나 이 모델을 사용하면 검색 엔진은 사용자 쿼리의 의도에 따라 관련 콘텐츠를 제공하려고 시도할 수 있으며, 완전한 답변이 없더라도 일부 관련 정보나 지침을 제공할 수 있습니다.
• 음성 어시스턴트: 음성 어시스턴트 애플리케이션에서 사용자가 음성 어시스턴트의 지식 범위를 넘어서는 질문을 하면 음성 어시스턴트는 회로 차단기 거부 모드를 채택하고 유용한 팁이나 제안을 제공하려고 시도할 수 있습니다. 단순히 "모르겠어요"라고 대답하는 대신 사용자가 문제를 더 잘 이해하거나 문제를 해결하도록 돕습니다.

이 모드를 통해 인공 지능 모델은 복잡한 상황을 보다 유연하고 지능적으로 처리하여 적응성과 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

끝이 아닙니다

팁 엔지니어링 디자인 패턴은 대형 모델의 기능을 더 잘 활용할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 문서에 소개된 패턴은 특정 대형 모델의 전반적인 품질을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 패턴을 활용함으로써 특정 사용 사례에 맞게 출력을 맞춤화하고, 오류를 식별 및 수정하고, 보다 정확하고 통찰력 있는 응답을 위해 프롬프트를 최적화할 수 있습니다. AI 기술이 계속 발전하고 새로운 모델이 등장함에 따라 신속한 엔지니어링은 여전히 ​​보다 안정적이고 지능적인 AI 대화 시스템을 만드는 핵심 요소 중 하나일 수 있습니다.

위 내용은 엔지니어링 분야의 10가지 디자인 패턴에 대한 팁의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!