생성형AI/프롬프트 엔지니어링/Claude AI/Amazon KDP/Google Workspace

AI연금박사 (무엇이든 물어보세요) GPT created by ChatGPT ChatGPT용 커스텀 GPT(beta) 입니다. 고급 정보로만 학습된 GPT입니다. 지속적으로 고품질 데이터를 학습 시키고 있습니다. 노후 준비를 위한 각종 정보에 관심이 있는 분들에게 도움을 주는 인공지능 챗봇입니다. - bit.ly/charlyGPT 다음과 같은 자연어 질문을 할 수 있습니다. 1. 조기 연금의 손익 분기점 분석해줘 :  2. 국민 연금으로만 살수 없다면 노후 준비 방법을 알려줘 3. 은퇴후 건보료를 최소로 내기 위한 전략이 무엇이 있나요 4. 주택 연금의 장단점을 자세히 알려줘 5. 65세 부부가 2024년에 국민연금을 월 80만원 수령할 경우 2024년도 달라지는 기초 연금 제도가 적용 된다면 기초 연금은 얼마나 받을 수 있나요 해시태그 # chatGPT 해시태그 # GPTStore 해시태그 # customGPT4 해시태그 # AI연금박사 해시태그 # 챗봇

  구글 검색, 한국어로 생성형 AI 검색 출시 구글은 2023년 11월 9일, 한국어로 이용 가능한 미래형 검색 경험인 ‘서치랩스(Search Labs)’ 및 ‘생성형 AI 검색(Search Generative Experience, SGE)’을 출시했습니다. 서치랩스는 초기 단계의 구글 제품들을 실험적으로 이용해보고 피드백을 나눌 수 있는 새로운 프로그램입니다. 안드로이드 및 iOS 환경 내 ‘구글’ 모바일 애플리케이션과 데스크톱의 크롬 브라우저에서 이용할 수 있습니다. 생성형 AI 검색은 구글 AI가 개발한 새로운 검색 기능으로, 사용자가 검색한 내용과 가장 연관성이 높고 유용한 정보를 종합해서 보여주는 AI 검색 결과를 제공합니다. 생성형 AI 검색의 주요 특징은 다음과 같습니다. 검색 결과의 정보를 뒷받침해주는 리소스 링크를 표시하여 이용자들이 직접 정보를 확인하고 더 자세히 찾을 수 있도록 지원합니다. ‘이어서 질문하기’ 기능을 이용하면 검색 결과 페이지에서 대화모드를 통해 바로 이어서 질문하며 더 편리하게 추가 정보를 확인할 수 있습니다. 구글 검색 광고는 새로운 생성형 AI 환경에서도 웹페이지 전반의 전용 광고 슬롯에 노출됩니다. 예를 들면, 구글 검색 창에서 ‘2024년도 환율 전망’ 으로 검색하면 아래와 같이 생성형 AI 가 먼저 결과를 만들어서 보여주고, 하단에 ‘이이서 질문하세요’ 를 통해서 질의를 이어갈 수 있습니다.  구글은 생성형 AI 검색을 이용해 더 많은 링크와 결과를 찾아 제시하고, 또 그 링크들이 검색 결과 페이지에서 더 광범위한 출처를 제공할 수 있게 함으로써 이용자들이 새로운 콘텐츠를 발견할 수 있는 기회를 만들어 나가고 있습니다. 구글은 앞으로도 지속적으로 구글 검색을 혁신하고 발전시켜 더욱 자연스럽고 직관적인 방식으로 제공함으로써 이용자들이 무엇을 어떤 방식으로 검색하든 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 지원할 것입니다.** 이렇게 요약해 보았습니다. 주요 내용을 간략하게 정리하고, 제목과 본문의 내용을 연결하여 마무리

Google Bard에 실시간 대답 기능과 완료 후 대답 을 선택할 수 있는 기능이 추가 되었습니다. 이 대답 방식에 차이점 비교입니다. 중요한 차이점 이 있네요 . Google Bard에서 우측 상단에 톱니 바퀴 설정에는 '실시간 답변/완료 후 대답' 선택이 있습니다.  실시간 대답 표시와 완료 후 대답의 차이점 은 다음과 같습니다. 실시간 대답 표시: 사용자가 질문을 입력하면 바드가 가능한 한 빨리 대답을 생성하고 표시합니다. 이 대답은 아직 완료되지 않았을 수 있으며 바드가 더 많은 정보를 수집하고 처리함에 따라 계속해서 개선될 수 있습니다. 완료 후 대답: 사용자가 질문을 입력하면 바드가 가능한 한 많은 정보를 수집하고 처리한 다음 가장 정확하고 포괄적인 대답을 생성합니다. 이 대답은 실시간 대답 표시보다 더 정확하고 유익할 수 있지만 시간이 더 걸릴 수 있습니다. 실시간 대답 표시는 사용자가 질문에 대한 빠른 응답을 얻고 싶을 때 유용합니다. 완료 후 대답은 사용자가 가장 정확하고 포괄적인 정보를 얻고 싶을 때 유용합니다. 구체적인 예를 들어 보겠습니다. 사용자가 "한국의 수도는?"이라고 질문하면 바드는 다음과 같은 실시간 대답을 표시할 수 있습니다. 한국의 수도는 서울입니다. 이 대답은 아직 완료되지 않았지만 유익할 수 있습니다. 사용자가 더 많은 정보를 원하면 바드가 다음과 같은 완료 후 대답을 생성할 수 있습니다. 한국의 수도는 서울입니다. 서울은 대한민국의 수도이자 최대 도시입니다. 인구는 약 1000만 명입니다. 서울은 한강을 중심으로 형성된 도시로, 역사적인 유적지와 현대적인 건축물이 공존합니다. 이 대답은 더 정확하고 포괄적이며 사용자가 원하는 모든 정보를 제공합니다. 사용자는 실시간 대답 표시와 완료 후 대답 간에 전환할 수 있습니다. 사용자는 "완료된 대답 표시"를 선택하여 바드가 더 많은 정보를 수집하고 처리한 후 대답을 표시하도록 할 수 있습니다. -----------------

해시태그 지시어는 프롬프트를 이해하고 대답하는데 있어 모델에 추가적인 문맥 정보를 제공하는 방법입니다. 해시태그 지시어를 이용하면 모델에게 특정 방식으로 응답하도록 가이드할 수 있습니다. 예를 들어, '#role:doctor' 또는 '#tone:formal'와 같은 해시태그 지시어는 모델이 해당 역할이나 톤으로 응답하도록 유도합니다. 해시태그 지시어와 자연어 질의어 방식의 주요 차이점은 다음과 같습니다. 1. 명확성 : 해시태그 지시어는 프롬프트에 추가적인 명확한 지침을 제공하므로 모델의 오해를 최소화합니다. 반면에 자연어 질의어 방식은 더 많은 해석의 여지를 남깁니다. 2.  모델의 인식 : 해시태그 지시어는 모델이 특정 지시를 인식하도록 돕습니다. GPT-3와 GPT-4 모델들은 해시태그 형식의 지시를 인식할 수 있습니다. 반면에 자연어 질의어는 모델이 문맥을 바탕으로 질의 의도를 추론해야 합니다. 3. 프롬프트의 길이와 복잡성 : 해시태그 지시어를 사용하면 프롬프트가 더 길어질 수 있지만, 복잡한 지시도 모델에게 제공할 수 있습니다. 반면에 자연어 질의어는 질문의 복잡성을 줄이지만, 모델이 질문의 의도를 정확히 이해하지 못할 수도 있습니다. 위와 같은 차이점들을 고려하여, 프롬프트를 작성할 때는 해시태그 지시어와 자연어 질의어를 적절히 혼합하여 사용하는 것이 효과적일 수 있습니다. 특히, 특정 역할이나 톤을 모델에게 부여하고 싶은 경우에는 해시태그 지시어를, 일반적인 질문이나 단순한 지시에는 자연어 질의어를 사용하는 것이 좋을 수 있습니다. Generated by GPT-4  일반 통계용 해시태그 지시어 목록 해시태그명 설명 예시 설명 #life_expectancy_stats 각 국가별 평균 수명에 대한 통계를 제공합니다. 각 나라별 평균 수명에 대한 통계를 얻어보고 싶을 때 이 해시태그를 사용할 수 있습니다. 결과는 국가명, 평균 수명을 포함한 표 형태로 제공됩니다. #coffee_consumption_stats:[에스프레소