생성형 AI 활용 연구소 블로그

  컨텍스트 혁명 단순한 명령어를 넘어 AI 생태계 설계로 본 내용은 Anthropic 공식 블로그 ' Effective Context Engineering for AI Agents '의 내용을 기반으로 작성되었습니다. 서론: 프롬프트를 넘어서, 컨텍스트를 인식하는 AI의 여명 뛰어난 기억상실증 환자라는 비유 현대의 대규모 언어 모델(LLM)을 이해하는 가장 효과적인 방법은, 방대한 지식을 가졌지만 매 상호작용이 끝날 때마다 모든 것을 잊어버리는 '뛰어난 기억상실증 환자'에 비유하는 것입니다. 이 전문가는 의학, 법률, 전략 등 어떤 분야의 질문에도 놀라울 정도로 명쾌한 답변을 내놓을 수 있습니다. 하지만 답변을 마치는 순간, 방금 나눈 대화의 내용, 고객의 이력, 심지어 책상 위에 놓인 문서의 존재까지도 완전히 잊어버립니다. 이는 LLM의 근본적인 한계인  '상태 없음(statelessness)' 을 명확히 보여줍니다. LLM의 잠재력은 엄청나지만, 기억과 관련 정보를 제공하는 시스템 없이는 복잡한 과업을 수행하는 데 무용지물입니다. 이러한 시스템을 구축하는 학문이 바로 컨텍스트 엔지니어링의 정수입니다. 단순한 명령어와 복잡한 협업의 차이 이러한 한계를 바탕으로, 우리는 '프롬프트'라는 단순한 행위와 '컨텍스트 엔지니어링'이라는 복잡한 협업 체계 사이의 근본적인 차이를 인식해야 합니다. 기억상실증 환자에게 "프랑스의 수도는 어디인가?"와 같은 단편적인 질문을 던지는 것은 '프롬프트'에 해당합니다. 반면, 환자의 전체 의료 기록, 최신 혈액 검사 결과, 진단용 소프트웨어 접근 권한을 제공한 뒤 진단을 요청하는 것은 '컨텍스트 엔지니어링'을 통한 상호작용입니다. 이는 AI와의 관계가 단발성 명령에서 벗어나, LLM을 중심으로 지능적이고 상태를 기억하는 생태계를 설계하는 방향으로 진화하고 있음을 시사합니다. 이 보고서의 논지와 구성 본 보고서의 핵...

  Claude Sonnet 4.5 업그레이드 상세 분석 이전 버전과 무엇이 달라졌는가 이 내용은 앤트로픽사의 공식 홈페이지 블로그를 참고하여 작성된 것입니다.  1 코딩 능력의 혁신적 도약 Sonnet 4 업계 선도 Sonnet 4.5 세계 1위 SWE-bench 점수:   77.2%   고성능: 82.0% 실질적 의미:  30시간 이상 연속으로 복잡한 코딩 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 대규모 코드베이스를 분석하고 수정하는 작업을 중간에 문맥을 잃지 않고 완수할 수 있습니다. 2 컴퓨터 사용 능력: 45% 성능 향상 Sonnet 4 42.2% 4개월 전 Sonnet 4.5 61.4% OSWorld 벤치마크 이제 가능한 작업 브라우저 직접 조작 및 웹사이트 탐색 스프레드시트 데이터 입력 및 처리 복잡한 다단계 작업 자동화 여러 웹사이트에서 정보 수집 및 비교 분석 3 추론과 수학: 전문가 수준 도달 이전 Opus 4.1보다도 더 나은 성능을 보이며, 다음 분야에서 특히 강화되었습니다: 💰 금융 복잡한 재무 분석 및 리스크 평가 ⚖️ 법률 소송 자료 분석 및 법률 문서 작성 🏥 의학 의학 지식 및 임상 추론 🔬 STEM 과학, 기술, 공학, 수학 분야 4 제품 기능 업그레이드 Claude 앱의 새로운 기능 코드 실행:  대화 중 직접 파이썬 코드를 실행하고 결과를 확인 파일 생성:  스프레드시트, 프레젠테이션, 문서를 대화만으로 생성 주요 제품별 업데이트 Claude Code:  체크포인트 기능, VS Code 확장 출시 Claude API:  컨텍스트 편집 기능과 메모리 도구 추가 Claude Agent SDK:  개발자용 에이전트 구축 인프라 공개 5 실전 검증된 성과 Cognition Labs 코드 편집 오류율 9% → 0% Hai Security 취약점 분석 시간  44% 단축 정확도  25% 향상 Devin 계획 성능  18% ...

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 ...

생성형 AI와 함께하는 새로운 도전: Gemini 1.5 Pro와의 협업 생성형 AI의 진정한 가치는 단순한 명령 수행을 넘어, 인간과 얼마나 자연스럽고 효과적으로 소통하며 원하는 결과를 도출해낼 수 있는가에 달려있다고 생각합니다. 저는 이러한 AI의 능력을 검증하고 탐구하기 위해, 생성형 AI를 활용한 책 출간 프로젝트를 꾸준히 진행해 왔습니다. ChatGPT의 GPT-4, Claude 3 Opus 등 다양한 AI 모델과 협업하며 한글, 영어, 일본어 책을 출간하는 과정에서 각 AI 모델의 특징과 강점을 파악할 수 있었습니다. 이번에는 Google의 Gemini 1.5 Pro (G15Pro)가 새롭게 등장했습니다. 짧은 대화만으로도 Claude 3 Opus에 버금가는 뛰어난 이해력과 글쓰기 능력을 보여주었기에, 이번에는 G15Pro 와 함께 스페인어 번역 프로젝트에 도전하게 되었습니다. 기존 한글 원고를 스페인어로 번역하여 스페인어권 Amazon에 출간하는 것을 목표로, G15Pro 의 잠재력을 최대한 이끌어내는 데 집중하고 있습니다. 이러한 탐구 과정의 일환으로, 이번 포스팅 '[생성형 AI와의 '대화의 기술' 심층 분석 및 실전 활용법] 대화의 기술로 패러다임 전환 - 4탄'은 G15Pro가 생성한 글입니다. 이전 1탄부터 3탄까지는 Claude 3 Opus의 도움을 받아 작성되었지만, 이번에는 G15Pro 에게 이전 포스팅 내용을 학습시킨 후, 새로운 아이디어와 통찰을 얻어 완성되었습니다. 이번 포스팅을 통해 생성형 AI와의 협업 가능성을 더욱 확장하고,  G15Pro  의 놀라운 능력을 직접 경험해 볼 예정입니다. 이전 포스팅에서 우리는 생성형 AI와의 소통 방식을 '명령'에서 '대화'로 전환해야 하는 이유와 그 중요성에 대해 이야기했습니다. 딱딱한 명령어를 입력하는 대신, AI와 자연스럽게 대화하며 원하는 결과를 얻는 '대화 기술'이 생성형 AI 시대의 새로운 패러다임으로 떠오르...

Prompt chaining은 복잡한 작업을 여러 단계로 나누어 순차적으로 프롬프트를 제공하는 기법입니다. 각단계의 프롬프트에는 이전 단계의 프롬프트와 응답이 포함되어, 맥락을 축적해가며 태스크를 수행하게 됩니다. 이를 통해 AI 모델을 단계별로 유도하고, 각 단계의 결과물을 활용하여 최종 결과를 도출하게 됩니다. 이 Prompt Chaining 기법을 이용하여 M&A 계약서를 완성해 나가는 과정을 예시로 들어 보겠습니다. 이번 사례에서는 다음과 같은 Prompt Chaining 과정을 거쳐서 M&A 계약서를 완성해 보도록 하겠습니다. M&A 계약서 초안 분석 및 쟁점 파악 '을' 입장에서 추가 질문 및 협의 사항 도출 M&A 계약서 완성을 위한 단계별 절차 제시 법률 자문 관점에서 계약서 보완 포인트 정리 앞선 논의를 반영한 최종 계약서 완성 각 단계에서의 프롬프트 응답 결과가 다음 단계의 프롬프트 입력에 반영되면서,  초안 분석 → 쟁점 도출 → 절차 정립 → 조항 보완 → 최종안  도출이라는 일련의 체이닝 과정을 통해 '을' 입장에서 원하는 계약서를 완성할 수 있습니다. 우선 M&A 계약서 템플릿이 필요하여 Claude 에게 다음과 같이 표준 M&A 계약서 초안을 생성해 달라고 요청을 했습니다. Prompt : 다음 샘플 M&A 계약서 내용을 구체적인 내용을 생성 해주세요. A 회사는 미국에 본사를 둔 글로벌 회사이고, B 회사는 한국에서 설립된 스타트업 기업입니다. B 회사는 생성형 AI기반 기업용 인공지능 솔루션을 개발하여 한국 및 일본에 솔루션을 판매하고 있는 회사입니다. 총 인원은 10명입니다. A회사가 B회사를 인수하려고 합니다. 이에 합당한 M&A 계약서를 A회사가 유리하도록 생성 해주세요 Claude 답변 주식양수도계약서 갑 회사: Global AI Solutions Inc. (이하 '갑') 주소: 123 Silicon Valley Road,...