WEBVTT 00:00.080 --> 00:03.950 이제 첫 주의 흥미진진한 순간이 다가왔어요 00:03.980 --> 00:10.670 첫 주의 결론은 이 문제를 실제로 실행하고 상업적 해결책을 구축하는 거죠 Get 00:10.670 --> 00:11.570 up 00:11.570 --> 00:18.170 오늘 내로 오픈AI API에 대해 자신 있게 코드를 작성할 수 있을 겁니다 여러 번 00:18.170 --> 00:19.430 해봤으니까요 00:19.430 --> 00:24.650 원샷 프롬프트라는 테크닉을 사용했을 겁니다 스트리밍 마크다운과 JSON 00:24.650 --> 00:31.010 결과에 관해 얘기할 겁니다 전반적으로 비즈니스 솔루션을 몇 분 만에 구현했어요 00:31.010 --> 00:32.750 사업상의 문제가 뭔가요? 00:32.750 --> 00:33.650 여기 있어요 00:33.650 --> 00:40.490 응용 프로그램을 만들 거예요 그 회사에 대한 마케팅 책자를 생성할 수 있는 거죠 00:40.490 --> 00:46.400 잠재 고객이나 투자자 혹은 인재를 모집할 때 쓸 수 있는 거죠 00:46.580 --> 00:51.740 여러 소스에서 정보를 함께 모으는 뭔가가 될 거예요 00:52.040 --> 00:57.890 전에 했던 요약 프로젝트랑 좀 비슷하죠 비트만 빼고 요약하고 생성하고 00:57.890 --> 00:59.030 있어요 00:59.090 --> 01:02.420 전에 했던 것 위에 지어진 거죠 01:02.450 --> 01:04.910 OpenAI API를 사용할 거예요 01:04.910 --> 01:09.200 전처럼 원하면 올라마를 쓸 수도 있어요 01:09.230 --> 01:11.960 이제 그건 당신이 전문가니까 당신한테 맡길게요 01:11.990 --> 01:16.130 원샷 프롬프트라는 테크닉을 사용할 겁니다 아주 근사하게 들리네요 01:16.130 --> 01:21.320 모델 전송 프롬프트에서 우리가 찾는 것에 대한 예제를 제공한다는 01:21.320 --> 01:22.100 거죠 01:22.100 --> 01:25.460 답변이 오길 기대하는 그런 걸 알려주는 거죠 01:25.490 --> 01:29.360 하나의 예제로 이걸 하는 걸 원샷 프롬프트라고 하죠 01:29.360 --> 01:34.490 예를 전혀 제시하지 않은 질문을 한다면 이것을 제로 샷 프롬프트라고 하죠 01:34.490 --> 01:38.330 한 발에 어떻게 대답할지 문제를 보고 알아내죠 01:38.330 --> 01:43.550 프롬프트란 하나의 예시를 제시하는 것이고 여러 개의 예시를 제시해 질문을 하고 여러 01:43.550 --> 01:48.020 상황에서 어떤 반응을 보여야 하는지를 멀티샷 프롬프트라고 해요 01:48.170 --> 01:50.180 그게 다인 것 같아요 01:50.600 --> 01:56.390 그리고 스트리밍과 포맷 같은 걸 이용해서 이 멋지고 인상적인 브로슈어 01:56.390 --> 01:58.970 생성기를 만들 거예요 01:59.690 --> 02:03.560 환경 설정 얘길 다시 하자면 우린 이걸 죽도록 했어요 02:03.560 --> 02:05.960 잘 맞는 환경을 조성했어요 02:05.960 --> 02:08.810 하지만 당신이 한 짓을 상기시켜 드리자면 압류 차량을 복제했죠 02:08.840 --> 02:14.210 읽기를 따라 아나콘다 환경 가상 가상 가상 가상 환경을 설정하고 OpenAI로 02:14.210 --> 02:21.170 키를 설정해 OpenAI API 키를 입력합니다 src proj죠 02:21.560 --> 02:22.250 어쩌고저쩌고 말이죠 02:22.280 --> 02:27.860 그걸 .Infi라는 파일에 넣으면 프로젝트 루트 디렉터리에 있죠 02:27.860 --> 02:30.470 그래서 이 모든 게 잘 풀리는 거예요 02:30.530 --> 02:36.230 이전으로 돌아가기 위해 해야 할 일은 get attt pc라면 아나콘다 프롬프트를 02:36.230 --> 02:38.150 띄우는 거예요 02:38.150 --> 02:41.120 맥을 사용하면 터미널 윈도우를 띄워요 02:41.150 --> 02:45.440 프로젝트 루트 디렉터리 LM 엔지니어링으로 가세요 02:45.440 --> 02:51.920 콘다를 입력하고 lm 콘다를 활성화하면 환경을 활성화할 수 있죠 02:51.920 --> 02:55.940 그럼 프롬프트 옆에 LMS 접두사가 보일 거예요 02:55.940 --> 02:58.700 이미 그렇게 말하면 이미 활성화 된 거죠 02:58.910 --> 03:05.330 그렇게 하고 나면 JupyterLab을 입력해 JupyterLab을 시작하고 실행하게 하면 돼요 03:05.330 --> 03:08.360 다음 영상에서 다시 만나요