Prompt-engineering

Prompt Engineering 심화! Chain-of-Thought(CoT), Tree-of-Thought(ToT), Self-Consistency, ReAct, 메타프롬프팅, Structured Output(JSON Mode), System Prompt 설계, Few-shot 최적화, Prompt Chaining, 평가(auto-eval), 프로덕션 프롬프트 관리.

2025년 AI 직무 생태계를 완전히 해부합니다. OpenAI/Anthropic/DeepMind 채용 트렌드, FDE 800% 수요 폭증, AI Safety Engineer 45% 연봉 상승, Context Engineer 등장, 한국 SI(삼성SDS/LG CNS) AI 전환 — 15개 AI 직군별 역할, 필수 역량, 연봉, 학습 로드맵.

Zero-shot부터 Chain-of-Thought, Tree-of-Thought, ReAct, Few-shot, Self-Consistency까지 — 개발자를 위한 프롬프트 엔지니어링 30가지 기법을 실전 예시와 함께. Claude, GPT-4, Gemini에서 최대 성능을 끌어내는 방법.

모델이 아무리 좋아도 프롬프트가 엉망이면 결과도 엉망입니다. 2025년 현재 프로덕션에서 실제로 효과가 입증된 프롬프트 엔지니어링 기법 6가지를 코드와 함께 설명합니다.

Gemini API를 실서비스에 붙일 때 필요한 프롬프트 설계, structured output, safety 정책, 평가 루프, 비용 통제 방법을 운영 관점에서 정리한 가이드입니다.

프로토타입에서 프로덕션까지 LLM 기반 애플리케이션을 구축하는 종합 가이드. 프롬프트 엔지니어링, RAG 아키텍처, 툴 사용, 스트리밍, 평가, 비용 최적화, 그리고 실전 AI 애플리케이션을 위한 배포 패턴을 다룹니다.

프롬프트 엔지니어링의 모든 기법을 완전히 마스터하는 가이드. Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought, Tree of Thoughts, ReAct, Self-Consistency부터 시스템 프롬프트 설계까지 실전 예제로 배웁니다.

Zero-shot/Few-shot 프롬프팅의 기초부터 Chain-of-Thought(CoT), Self-Consistency, Tree-of-Thought(ToT), ReAct 패턴의 이론과 구현, 구조화된 출력 프롬프팅, 프롬프트 체이닝, 평가 메트릭, 일반적인 안티패턴, 프로덕션 최적화까지 LLM 프롬프트 엔지니어링의 고급 기법을 실전 코드와 함께 체계적으로 다룹니다.

LLM 프롬프트 엔지니어링의 고급 기법을 체계적으로 다룹니다. Chain-of-Thought, Few-shot, ReAct, Self-Consistency, Tree of Thoughts 패턴의 원리와 구현 코드를 제공하고, 프로덕션 환경에서의 프롬프트 관리 전략과 평가 방법론을 설명합니다.

AI에게 좋은 결과를 얻기 위한 프롬프트 기법을 상황별(정보 검색, 이미지/영상, 디버깅)로 정리. 한국어, 영어, 일본어 3개 국어 실전 표현 포함.