WEBVTT 00:00.560 --> 00:06.710 포기하지 않고 코스를 잘 통과해서 정말 대단해요 00:06.710 --> 00:17.630 이제 마지막 며칠이 남았네요 오늘 8주 차를 위한 중요한 전문 지식을 쌓아야 해요 00:17.660 --> 00:25.910 셋째 날은 계속해서 실력을 강화하고 한 단계 발전시키면서 기존 기술을 00:25.970 --> 00:28.700 수정하는 날이에요 00:28.700 --> 00:30.620 오늘은 새로운 걸 살펴볼 거예요 00:30.650 --> 00:35.630 구조적인 출생 작품이란 최근에 나온 혁신으로 개척 모델에 00:35.630 --> 00:41.000 특정 기준에 따라 반응하라고 말할 수 있는 방법이죠 00:41.000 --> 00:42.500 오늘 할 거예요 00:42.500 --> 00:48.950 또한 프론티어 모델과 함께 작업 경험을 더 쌓을 거예요 첫 주의 콜백 같은 00:48.950 --> 00:54.140 걸 작업하는 거죠 과거에 작업했던 것처럼 인터넷 스크랩페이지를 00:54.140 --> 01:01.040 만들 건데 프론티어 모델을 이용해 데이터를 합성할 거예요 01:01.070 --> 01:04.220 예전에 요약본 쓴 거 기억하시죠? 01:04.250 --> 01:07.610 인터넷 독자 다이제스트는 우리의 한 주였어요 01:07.610 --> 01:10.310 어느 날 갑자기 만족감이 밀려왔죠 01:10.460 --> 01:13.070 우린 그걸 몇 단계 더 발전시킬 거예요 01:13.400 --> 01:15.980 그게 오늘 계획이에요 01:15.980 --> 01:21.740 이것 역시 많은 부분을 수정하고 만들고 실험하는 과정이죠 01:21.980 --> 01:26.270 구조화된 출력물에 대해 몇 마디만 할게요 01:26.300 --> 01:27.590 구조화된 출력물이죠 01:27.590 --> 01:30.710 과거에 JSON 세대 사용했던 거 기억하시죠? 01:30.710 --> 01:35.960 JSON 내의 출력 형식으로 모델이 반응하길 원한다고 했죠 01:35.960 --> 01:40.070 프롬프트에서 JSON이 정확히 어떻게 보여야 하는지 설명하죠 01:40.070 --> 01:43.070 100% 믿을 수도 없고요 01:43.100 --> 01:44.600 아주 맛있어요 01:44.600 --> 01:50.270 그건 자주, 거의 항상 JSON으로 응답해요 01:50.540 --> 01:55.580 하지만 삐뚤어지기 시작하는 건 아주 복잡한 개체가 있어서 응답해야 01:55.610 --> 02:03.680 할 경우예요 시간이 지나면 일부 부분이 환각으로 나타나거나 잘못된 포맷을 보낼 수 있죠 02:03.680 --> 02:10.620 구조적인 출력이라는 건 모델이 어떻게 반응해야 하는지 정확히 지시하는 02:10.620 --> 02:11.490 거예요 02:11.490 --> 02:19.500 그렇게 하는 방법은 클래스로 응답을 정의하는 겁니다 Python 클래스로요 사실 그건 클래스가 될 겁니다 파이디언틱의 02:19.500 --> 02:24.510 베이스 모델이란 것의 서브클래스가 될 거예요 엔지니어링을 전공하신다면 02:24.510 --> 02:28.800 이미 경험해 보셨을 수도 있지만 걱정 마세요 02:28.800 --> 02:30.240 아니면 보여 줄게요 02:30.510 --> 02:36.990 기본 모델의 서브클래스를 만들어서 여러분이 찾는 걸 정확히 설명하는 데 사용하죠 02:37.110 --> 02:46.170 그런 다음 OpenAI를 호출할 때 해당 클래스를 지정합니다 그럼 해당 클래스의 인스턴스를 생성해 여러분에게 02:46.170 --> 02:47.970 다시 보내죠 02:48.480 --> 02:55.980 필요한 구조로 데이터를 생성하는 데 유용한 개념이죠 02:56.010 --> 03:03.210 다른 접근법과 비교해봐야 합니다 도구 함수 호출 사용이죠 좀 전에 03:03.210 --> 03:05.580 다시 살펴봤어요 03:05.760 --> 03:11.980 둘 다 꽤 비슷한 기술이에요 모델로부터 특정한 03:11.980 --> 03:16.840 구조의 반응을 확실히 가져오죠 03:16.840 --> 03:19.060 둘 다 장단점이 있어요 03:19.390 --> 03:26.020 일반적으로 권장하는 건 모델을 응용 프로그램 코드에 직접 연결할 03:26.020 --> 03:31.930 경우 특정 메서드 서명이 필요한 함수를 호출할 때 함수 호출과 03:31.930 --> 03:35.980 도구를 사용하는 게 낫다는 거죠 03:35.980 --> 03:41.800 그게 더 나은 모델이죠 그럼 완전히 반응할 테니까요 여러분이 정의한 JSON 구조에 03:41.800 --> 03:46.390 따라서요 여러분의 함수를 호출하기 위한 올바른 매개 변수로요 03:46.420 --> 03:53.140 만약 여러분이 보고자 하는 것이 다운스트림 소비를 위한 특정 포맷의 데이터를 생성하는 03:53.140 --> 03:56.860 것이라면 구조화된 출력화가 방법이에요 03:56.980 --> 04:01.900 장단점이 이렇게 나뉘어 있는데요. 한동안 시도하고 나면 어느 04:01.930 --> 04:07.060 쪽이 더 잘했는지 알게 되고, 어느 쪽이 더 잘했는지도 알게 되죠. 04:07.150 --> 04:10.480 소개를 마쳤으니 유피터랩으로 가보죠. HDMI 04:10.480 --> 04:12.700 직접 시험해 보려고요