생성형AI 활용/Claude/AI답변엔진-Perplexity/교차검사AI

  프롬프트 엔지니어링 몰라도 괜찮아: 누구나 할 수 있는 생성형 AI와의 대화법 배경 최근 인공지능 기술의 급속한 발전, 특히 자연어 처리 분야에서의 눈부신 성과로 인해 우리는 AI와 전에 없이 자연스러운 대화를 나눌 수 있게 되었습니다. 대형 언어 모델의 등장과 생성형 AI의 발전은 기계가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 크게 향상시켰고, 이는 일상생활에서의 AI 활용 가능성을 한층 높여주었죠. 이제 일반 사용자들도 복잡한 코딩이나 알고리즘에 대한 지식 없이 자연어로 생성형 AI와 소통하며 다양한 문제를 해결할 수 있게 되었습니다. 그러나 이와 같은 생성형 AI 기술의 대중화에도 불구하고, ' 프롬프트 엔지니어링'이 라는 다소 공학적인 어려운 용어 로 인해 여전히 많은 사람들이 AI와의 대화를 전문가들만의 영역으 로 여기고 있는 것 같습니다. 마치 대화형 AI를 다루기 위해서는 고도의 기술과 전문 지식이 필요한 것처럼 말이죠. 하지만 사실 프롬프트 엔지니어링의 핵심은 생성형 AI에게 명확하고 구체적인 지시를 내리는 것에 있습니다. 즉, 우리가 생성형 AI와 효과적으로 소통하기 위해서는 복잡한 기법이나 전문 용어보다는 '어떻게 대화해야 할지'에 대한 기본적인 원칙을 이해하는 것이 더욱 중요하다는 거죠. 물론 프롬프트 엔지니어링이라는 분야 자체가 무의미하다는 것은 아닙니다. 전문적이고 복잡한 생성형 AI 활용을 위해서는 고도화된 프롬프트 엔지니어링 기술이 필요할 수 있습니다. 그러나 일상적인 대화나 간단한 문제 해결을 위해 생성형 AI와 소통하는 경우, 우리는 몇 가지 기본적인 대화 원칙만으로도 충분히 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다. 중요한 것은 이러한 원칙들이 어렵거나 복잡한 것이 아니라는 점이죠. 그렇다면 우리는 어떻게 하면 쉽고 효과적으로 AI와 소통할 수 있을까요? 이를 위해서는 먼저 AI와의 대화에 적용할 수 있는 기본적인 원칙들을 이해할 필요가 있습니다. 이러한 원칙들은 프롬프트 엔지니어링의 복잡한 기법과는 ...

  Collaborate with Claude on Projects 이 내용은 6월26일자 Anthropic 사의 블로그를 참고한 것입니다.  https://www.anthropic.com/news/projects 프로젝트란 무엇인가요? Claude AI에서 새롭게 출시한 Projects 기능은 사용자가 독립된 작업 공간을 만들어 자신만의 채팅 기록과 지식 창고를 보유할 수 있도록 해주는 강력한 도구입니다. 이 기능은 Pro 또는 Team 요금제 사용자가 이용 가능하며, 문서 업로드, 맥락 제공, Claude와의 집중적인 대화를 통해 프로젝트를 효과적으로 관리할 수 있습니다. Projects 기능의 가장 큰 장점은 Claude와의 대화에 맥락을 제공할 수 있다는 점입니다. 사용자는 관련 문서, 텍스트, 코드 등을 프로젝트의 지식 창고에 업로드하여 Claude가 해당 프로젝트 내 개별 대화의 배경을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. 각 프로젝트에는 500페이지 분량의 책에 해당하는 20만 개의 컨텍스트 창이 포함되어 있어, 사용자는 Claude의 효율성을 높이는 데 필요한 모든 인사이트를 추가할 수 있습니다. 또한, Projects 기능을 통해 사용자는 Claude의 응답을 더욱 맞춤화할 수 있습니다. 각 프로젝트에 대한 사용자 지정 지침을 정의하여 Claude가 특정 어조나 관점에서 답변하도록 지시할 수 있습니다. 이는 프로젝트의 목적에 맞는 최적의 결과를 얻는 데 도움이 됩니다. Team 요금제 사용자의 경우, Projects 기능은 협업과 지식 공유에도 큰 도움을 줍니다. 프로젝트를 조직 내 다른 팀원들과 공유하여 여러 사람이 동일한 환경에서 문서에 기여하고, 채팅에 참여하며, 함께 작업할 수 있습니다. 이는 팀 내 커뮤니케이션과 업무 효율성을 향상시키는 데 기여합니다. Projects 기능은 AI 어시스턴트인 Claude와의 상호작용을 더욱 강화하고, 사용자가 원하는 방식으로 프로젝트를 관리할 수 있도록 도와줍니다. 개별 채팅에 맥락을...

대화형 AI 기술을 선도하는 Anthropic에서 출시한 Claude AI에 획기적인 기능이 추가되었습니다. 바로 Artifacts인데요, 이 기능이 무엇이고 우리에게 어떤 혜택을 가져다줄지 함께 알아볼까요? Artifacts란? Artifacts는 Claude AI와의 대화 중에 사용자의 요청에 따라 생성되는 실용적인 콘텐츠를 말합니다. 프로그램 코드, 문서, 데이터 분석 그래프, 인포그래픽, 플로우차트, 마인드맵, 디자인 목업, 인터랙티브 JS 프레젠테이션, SVG 벡터 그래픽 이미지 생성등 다양한 형식으로 제공되죠. 중요한 점은 이 콘텐츠가 대화와 분리된 별도의 창에 표시된다는 것입니다. 덕분에 사용자는 AI가 생성한 내용을 더 쉽게 이해하고, 필요에 따라 편집하고 재사용할 수 있습니다. 왜 Artifacts가 혁신적일까요? Anthropic이 Artifacts 기능을 강조하는 데는 몇 가지 이유가 있습니다.보다 실용적인 AI 활용: Artifacts를 통해 대화를 넘어선 실질적인 결과물을 얻을 수 있습니다. 단순한 질의응답을 넘어 사용자의 작업을 바로 도와주는 거죠. 개발자가 아니어도 OK: 코드를 다루지 않는 사용자도 Artifacts의 혜택을 누릴 수 있습니다. 복잡한 원리를 알기 쉽게 설명하는 글부터 데이터 시각화, 디자인 목업까지 AI와 함께 만들 수 있습니다. 창의력의 날개를 달다: Artifacts는 우리의 아이디어를 더 자유롭게 표현하고 구체화하는 데 도움이 됩니다. AI와의 창의적인 협업을 통해 혁신적인 결과를 만들어낼 수 있죠. Artifacts 기능 사용 활성화 방법 (무료 Claude 사용자도 사용가능) - Feature Preview->Artifacts 를 'On' 활성화  Artifacts 활용 사례 전문 프로그래머라면? 복잡한 알고리즘이나 시스템 구조를 플로우차트나 다이어그램으로 시각화 재사용 가능한 코드 템플릿을 예제와 함께 빠르게 생성 함수, 모듈, API 등에 대한 상세 문서를 자동 생성하고 통합 초보 ...

제목: Anthropic, 혁신적인 AI 모델 Claude 3.5 Sonnet 출시 - 더 똑똑하고 빠른 AI의 시대가 열리다 오늘은 생성형 AI 기술의 새로운 이정표가 될 소식을 전해드리려 합니다. Anthropic이 Claude 3.5 모델 제품군의 첫 번째 모델인 'Claude 3.5 Sonnet'을 출시했습니다. 이 모델은 지능과 속도 면에서 큰 도약을 이뤄냈다고 하는데요, 함께 자세히 살펴보겠습니다. Claude 3.5 Sonnet의 주요 특징: 성능 향상: 대학원 수준의 추론, 학부 수준의 지식, 코딩 능력 등 다양한 분야에서 업계 최고 수준의 성능을 보여줍니다. 이는 Claude 3.5 Sonnet이 복잡한 문제 해결과 창의적인 작업에 매우 유용할 것임을 시사합니다. 2배 빨라진 속도: Claude 3 Opus 대비 2배 빠른 속도로 작동하여 사용자의 요청에 더욱 신속하게 응답할 수 있게 되었습니다. 이는 실시간성이 중요한 대화형 AI 애플리케이션에 특히 유리할 것으로 보입니다. 비용 효율성: 높은 성능에 비해 합리적인 가격으로 제공되어, 다양한 사용자들이 첨단 AI 기술을 활용할 수 있게 되었습니다. 시각 인식 능력 향상: 차트, 그래프 해석 및 이미지 내 텍스트 인식 등 시각적 추론 작업에서 크게 개선된 성능을 보였습니다. 이는 데이터 분석, 문서 처리 등 시각 정보가 중요한 분야에서 Claude 3.5 Sonnet의 활용도가 높아질 것으로 기대됩니다. Claude 3.5 Sonnet은 Claude.ai 웹사이트와 iOS 앱에서 무료로 사용할 수 있으며, 구독 요금제에 따라 더 높은 사용 한도를 제공받을 수 있습니다. 또한 Anthropic API, Amazon Bedrock, Google Cloud의 Vertex AI 등 다양한 플랫폼을 통해서도 접근 가능합니다. 흥미로운 점은 'Artifacts'라는 새로운 기능의 도입입니다. 이를 통해 사용자는 Claude가 생성한 코드, 문서, 웹사이트 디자인 등을 실시간으로...

생성형 AI 모델 (Gemini Advanced, Claude 3 Opus, GPT-4o) 데이터 분석 능력 비교 1930년부터 2014년까지의 월드컵 경기 데이터 (아래 시트) 를 3가지 생성형 AI 모델 (Claude AI, GPT-4o, Gemini Advanced)을 사용하여 분석하고, 그 결과를 비교 분석해보았습니다. 각 모델별로 스프레드시트 데이터를 어떻게 분석하고 시각화하여 월드컵 경기의 추세와 특징을 어떻게 설명을 하고 있는지 비교 평가 해보았습니다. 테스트용 스프레드시트 데이터는 1930년부터 2014년까지 월드컵 경기에 대한 데이터  (개최연도, 개최지, 승리국가, 준우승 국가, 평균 관중 수, 총 경기수, 골 수, 평균 골 수)  입니다. Google Spreadsheet 데이터 원본 링크 월드컵 연도 개최지 승리국 준우승 평군관중 참가팀 경기수 골 스코어 평균 골수 1930 World Cup Uruguay 1930 Uruguay Uruguay Argentina 32,808 13 18 70 3.9 1934 World Cup Italy 1934 Italy Italy Czechoslovakia 21,353 16 17 70 4.1 1938 World Cup France 1938 France Italy Hungary 20,872 15 18 84 4.7 1950 World Cup Brazil 1950 Brazil Uruguay Brazil 47,511 13 22 88 4 1954 World Cup Switzerland 1954 Switzerland Germany Hungary 29,562 16 26 140 5.4 1958 World Cup Sweden 1958 Sweden Brazil Sweden 23,423 16 35 126 3.6 1962 World Cup Chile 1962 Chile Brazil Czechoslovakia 27,912 16 32 89 2.8 1966 World Cup England 1966 England Eng...