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모델 친화적

ChatGPT 등 GPT 계열은 물론  Bard, LLaMA 등 글로벌 모델과 한국어 특화 모델인 HyperCLOVA X 까지 모델에 맞는 프롬프트 엔지니어링으로 최적의 결과를 만듭니다.

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할루시네이션 방지

사람에 의한 프롬프트 평가는 물론 RAG 

(Retrieval Augmented Generation) 기반으로 외부 데이터를 활용하여 LLM이 스스로 프롬프트를 검증할 수 있도록 합니다.

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최신 연구 및 방법론 반영

일반적인 프롬프트 엔지니어링 방법이 아닌 최신 연구 및 방법론을 반영합니다. Langchain, AutoGPT 등 LLM 자체 능력 활용을 통한 프롬프트 엔지니어링으로 비용 효율화도 가능합니다.

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창의적 Task 특화

LLM Task 중 가장 난도가 높은 창의적 Task에 대한 풍부한 레퍼런스로 보다 섬세한 Output을 기대할 수 있습니다. 마케팅, UX/UI, 상담 및 심리 지원, 리뷰 분석 및 추천 등에 적합합니다.

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넓은 언어 스펙트럼

언어학, 국어학, 전산언어학 등을 전공한 TEXTNET의 언어 전문가가 직접 프롬프트 엔지니어링을 수행함으로써 보다 직관적이고 명확한 지시, 풍부하고 구체적인 예시 작성이 가능합니다.

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대화 전문가가 직접 작성

창립 이래 지속적으로 진행해 온 대화에 대한 연구, 관련 데이터 구축 등 다양한 레퍼런스와 노하우로 생성형 AI와의 대화라고 할 수 있는 프롬프트 엔지니어링 과정을 효과적으로 수행합니다.

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프롬프트 제작 프로젝트 수행

국내 기업의 의뢰로 Task별 프롬프트를 기획하고 창작하는 프로젝트를 수행했습니다. 주요 Task에 맞는 프롬프트 패턴을 규명, 템플릿으로 구현하여 더욱 빠르고 효율적인  프롬프트 엔지니어링이 가능합니다. Output이 실제 활용 가능한 수준인지 판별하여 프롬프트를 지속 개선하는 과정을 통해 높은 프롬프트 엔지니어링 역량을 확보하였습니다.

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내부 R&D 및 활용 경험

TEXTNET은 ChatGPT 공개 직후부터 전사적으로 프롬프트 엔지니어링 연구를 진행하여 전문성을 쌓아왔습니다. 자체 모델 구축 과정에서 데이터 증강 목적으로 생성 AI를 도입, 프롬프트 엔지니어링을 통해 성공적으로 데이터 수급 및 학습을 진행한 경험이 있습니다. 인력과 비용 문제를 겪고 있는 고객사에 프롬프트 엔지니어링을 통한 자동화/효율화를 지속 제안하고 있습니다.