AI 프롬프트 및 콘텍스트 엔지니어링 기술
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출판사 리뷰
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목차
목차
1 프롬프트 엔지니어링의 개념과 본질
01 프롬프트 엔지니어링의 개념과 철학
AI 프롬프트란 무엇인가?
명령어에서 대화로 : 인간-AI 인터페이스의 진화
프롬프트 엔지니어링의 핵심 목표
언어모델(LLM)의 구조와 작동원리 이해
02 효과적인 프롬프트의 구성 원리
서론 : 프롬프트 엔지니어링의 핵심 구조
프롬프트의 계층구조
좋은 프롬프트와 나쁜 프롬프트의 차이
Chain of Thought와 Few-shot Learning 응용
실무 응용 사례
한계와 향후 과제
결론 - 인간 사고를 닮은 프롬프트의 진화
03 AI 모델별 프롬프트 특성 비교
AI 모델별 프롬프트 특성 비교
AI 모델별 응답 스타일, 강점, 약점
목적별 프롬프트 선택 가이드
멀티모달 프롬프트 (텍스트+이미지+음성)
2 프롬프트 엔지니어링의 세부 적용사례
04 산업별 실무 AI 적용사례
마케팅 : 카피라이팅, 브랜드 전략, 소비자 분석
교육 : 맞춤형 튜터링, 자동 채점, 커리큘럼 설계
제조/로봇 : AI 제어 명령, 기술 매뉴얼 요약
의료/바이오 : 데이터 요약, 환자 질의응답 보조
공공/행정 : 민원 처리 자동화, 정책 문서 요약
05 창의적 콘텐츠 제작
스토리텔링과 캐릭터 생성
영상·음악·디자인 제작 프롬프트
예술과 시의 융합 사례
창작자의 프롬프트 라이브러리 구축
06 개발 및 데이터분석 활용
코드 생성 및 디버깅 프롬프트
데이터 분석 및 시각화 자동화
AI 에이전트와 워크플로우 자동화
API와 프롬프트를 결합한 자동 응답 시스템
3 AI 응용기술의 10가지 핵심 전략과 비법
07 프롬프트 기획과 설계 단계
문제정의 전략 (1단계 전략) : 목표 중심의 프롬프트 설계
역할부여 전략(Role Prompting) (2단계 전략) : AI에게 역할 부여한 전문성 향상
콘텍스트 레이어링 전략 (3단계 전략) : 단계적 사고 유도하기
08 응답 품질 고도화 단계
예시 기반 학습(Few-shot Learning) (4단계 전략)
체인 오브 쏘트(Chain of Thought) (5단계 전략) : 논리적 추론 유도
디버깅 프롬프트 전략 (6단계 전략) : 잘못된 응답을 교정하는 3단계 프로세스
09 실무 최적화와 협업 전략
시스템-사용자 프롬프트 병행전략 (System + User Prompt, 7단계 전략)
협업형 프롬프트 (Co-Prompting, 8단계 전략) : 여러 AI와의 분업구조
자동화 파이프라인 구축 (9단계 전략) : 프롬프트 기반 워크플로우 엔진화
10 지속적 학습과 개인화 비법
AI 개인 비서화 전략 (10단계 전략)
프롬프트 메모리 관리
사용자 스타일 학습
맞춤형 AI 시스템 구축
4 AI 응용기술의 하나인 콘텍스트 핵심 전략
11 콘텍스트 자동화 시스템 구축법
개요 : 왜 콘텍스트를 자동화해야 하는가?
콘텍스트 자동화 시스템의 전체 구조 (Architecture Blueprint)
Layer 1 : 자동 입력 수집 (Input Collection)
Layer 2 : 콘텍스트 파싱 (Context Parsing Layer)
Layer 3 : 콘텍스트 저장/메모리 Storage & Memory Layer
Layer 4 : 콘텍스트 주입 / 프롬프트 자동 생성
Layer 5 : 자동 워크플로우 (Workflow Orchestration)
콘텍스트 자동화 API/시스템 통합
콘텍스트 자동화 템플릿 (즉시 사용 가능)
결론 : 콘텍스트 자동화는 "AI 시스템의 두뇌"
12 AI 콘텍스트 자동화 시스템 구축법 (심화/실전)
콘텍스트 자동화가 필요한 이유
콘텍스트 자동화 시스템의 5요소 (전체 구조)
핵심 모듈 상세
전체 워크플로우 (자동화 흐름)
실제 구현 예시 (코드 기반 설계)
운영 단계에서의 핵심 원칙 (실무 철칙 6가지)
장기 운영 전략
결론
참고 사례 : 프로젝트 구조(권장)
프로젝트 사례-1
산업별 적용 예시의 확장
FastAPI Context Project
실행용 기능상세(로그, DB, VectorDB(RAG), Redis메모리, OpenAI 연동, 산업별 파이프라인)
docker-compose.yml (Postgres + Redis + Chroma / VectorDB 로컬) 생성
전체 시스템 아키텍처
Dockerfile 또는 FastAPI RAG 서버 코드 템플릿 구성
GPU 기반 RAG 서버 구축
5 콘텍스트 엔지니어링의 기초(Foundation)
13 콘텍스트(맥락) 엔지니어링의 개요
콘텍스트(맥락)란 무엇인가
AI 및 언어 모델에서의 콘텍스트
콘텍스트의 명확화로 : 인간-AI 인터페이스의 진화시키기
콘텍스트 구조 설계하기
콘텍스트 실무사례
14 콘텍스트(맥락) 엔지니어링의 개념과 철학
콘텍스트 엔지니어링의 핵심 목표
콘텍스트의 작동원리 이해
맞춤형 콘텍스트 전략
Good 콘텍스트외 Bad 콘텍스트
15 콘텍스트(맥락) 기획과 설계 단계
콘텍스트의 문제정의 : 목표 중심의 콘텍스트 설계
역할부여 전략(Role Context) : AI에게 역할 부여
콘텍스트 레이어링 전략 : 단계적 사고 유도하기
콘텍스트(맥락) 실전 연습하기 (사례로 확장)
부록 프롬프트 엔지니어링 관련 정보 수록
01 10개 산업군, 100개 업무분야별 프롬프트와 콘텍스트 및 AI Agent 예시
02 산업별 프롬프트 예시 100선 중 일부 산업의 실행 결과
설비 점검 데이터를 분석해 고장 가능성이 높은 설비 5개를 예측해줘
생산 라인의 불량률을 줄이기 위한 개선 아이디어를 제안해줘
센서 로그 데이터를 바탕으로 에너지 사용량을 시각화해줘
산업별 프롬프트 예시 100선 요약정리
직무별 프롬프트 템플릿 (기획/마케팅/개발/교육)
추천 AI 도구 리스트 (ChatGPT, Claude, Gemini, Llama, Copilot, Midjourney, Abacus AI)
프롬프트 엔지니어링 학습 로드맵
Abacus AI의 활용분야, 주요 강점 및 특징
13 유익한 정보 (The other Information)
인간을 점점 넘어서는 AI, 다음 단계는 새로운 지식의 발견
제1회 대한민국 인공지능 혁신대상 시상 안내
소프트웨어사고력 올림피아드 대회 안내
ISEF (구 Intel ISEF, 현재 Regeneron ISEF)
국내 과학경시대회 안내
국내 대표적인 Top 10 경시대회 안내
출간 후 활용 및 확장 전략
참고문헌
01 프롬프트 엔지니어링의 개념과 철학
AI 프롬프트란 무엇인가?
명령어에서 대화로 : 인간-AI 인터페이스의 진화
프롬프트 엔지니어링의 핵심 목표
언어모델(LLM)의 구조와 작동원리 이해
02 효과적인 프롬프트의 구성 원리
서론 : 프롬프트 엔지니어링의 핵심 구조
프롬프트의 계층구조
좋은 프롬프트와 나쁜 프롬프트의 차이
Chain of Thought와 Few-shot Learning 응용
실무 응용 사례
한계와 향후 과제
결론 - 인간 사고를 닮은 프롬프트의 진화
03 AI 모델별 프롬프트 특성 비교
AI 모델별 프롬프트 특성 비교
AI 모델별 응답 스타일, 강점, 약점
목적별 프롬프트 선택 가이드
멀티모달 프롬프트 (텍스트+이미지+음성)
2 프롬프트 엔지니어링의 세부 적용사례
04 산업별 실무 AI 적용사례
마케팅 : 카피라이팅, 브랜드 전략, 소비자 분석
교육 : 맞춤형 튜터링, 자동 채점, 커리큘럼 설계
제조/로봇 : AI 제어 명령, 기술 매뉴얼 요약
의료/바이오 : 데이터 요약, 환자 질의응답 보조
공공/행정 : 민원 처리 자동화, 정책 문서 요약
05 창의적 콘텐츠 제작
스토리텔링과 캐릭터 생성
영상·음악·디자인 제작 프롬프트
예술과 시의 융합 사례
창작자의 프롬프트 라이브러리 구축
06 개발 및 데이터분석 활용
코드 생성 및 디버깅 프롬프트
데이터 분석 및 시각화 자동화
AI 에이전트와 워크플로우 자동화
API와 프롬프트를 결합한 자동 응답 시스템
3 AI 응용기술의 10가지 핵심 전략과 비법
07 프롬프트 기획과 설계 단계
문제정의 전략 (1단계 전략) : 목표 중심의 프롬프트 설계
역할부여 전략(Role Prompting) (2단계 전략) : AI에게 역할 부여한 전문성 향상
콘텍스트 레이어링 전략 (3단계 전략) : 단계적 사고 유도하기
08 응답 품질 고도화 단계
예시 기반 학습(Few-shot Learning) (4단계 전략)
체인 오브 쏘트(Chain of Thought) (5단계 전략) : 논리적 추론 유도
디버깅 프롬프트 전략 (6단계 전략) : 잘못된 응답을 교정하는 3단계 프로세스
09 실무 최적화와 협업 전략
시스템-사용자 프롬프트 병행전략 (System + User Prompt, 7단계 전략)
협업형 프롬프트 (Co-Prompting, 8단계 전략) : 여러 AI와의 분업구조
자동화 파이프라인 구축 (9단계 전략) : 프롬프트 기반 워크플로우 엔진화
10 지속적 학습과 개인화 비법
AI 개인 비서화 전략 (10단계 전략)
프롬프트 메모리 관리
사용자 스타일 학습
맞춤형 AI 시스템 구축
4 AI 응용기술의 하나인 콘텍스트 핵심 전략
11 콘텍스트 자동화 시스템 구축법
개요 : 왜 콘텍스트를 자동화해야 하는가?
콘텍스트 자동화 시스템의 전체 구조 (Architecture Blueprint)
Layer 1 : 자동 입력 수집 (Input Collection)
Layer 2 : 콘텍스트 파싱 (Context Parsing Layer)
Layer 3 : 콘텍스트 저장/메모리 Storage & Memory Layer
Layer 4 : 콘텍스트 주입 / 프롬프트 자동 생성
Layer 5 : 자동 워크플로우 (Workflow Orchestration)
콘텍스트 자동화 API/시스템 통합
콘텍스트 자동화 템플릿 (즉시 사용 가능)
결론 : 콘텍스트 자동화는 "AI 시스템의 두뇌"
12 AI 콘텍스트 자동화 시스템 구축법 (심화/실전)
콘텍스트 자동화가 필요한 이유
콘텍스트 자동화 시스템의 5요소 (전체 구조)
핵심 모듈 상세
전체 워크플로우 (자동화 흐름)
실제 구현 예시 (코드 기반 설계)
운영 단계에서의 핵심 원칙 (실무 철칙 6가지)
장기 운영 전략
결론
참고 사례 : 프로젝트 구조(권장)
프로젝트 사례-1
산업별 적용 예시의 확장
FastAPI Context Project
실행용 기능상세(로그, DB, VectorDB(RAG), Redis메모리, OpenAI 연동, 산업별 파이프라인)
docker-compose.yml (Postgres + Redis + Chroma / VectorDB 로컬) 생성
전체 시스템 아키텍처
Dockerfile 또는 FastAPI RAG 서버 코드 템플릿 구성
GPU 기반 RAG 서버 구축
5 콘텍스트 엔지니어링의 기초(Foundation)
13 콘텍스트(맥락) 엔지니어링의 개요
콘텍스트(맥락)란 무엇인가
AI 및 언어 모델에서의 콘텍스트
콘텍스트의 명확화로 : 인간-AI 인터페이스의 진화시키기
콘텍스트 구조 설계하기
콘텍스트 실무사례
14 콘텍스트(맥락) 엔지니어링의 개념과 철학
콘텍스트 엔지니어링의 핵심 목표
콘텍스트의 작동원리 이해
맞춤형 콘텍스트 전략
Good 콘텍스트외 Bad 콘텍스트
15 콘텍스트(맥락) 기획과 설계 단계
콘텍스트의 문제정의 : 목표 중심의 콘텍스트 설계
역할부여 전략(Role Context) : AI에게 역할 부여
콘텍스트 레이어링 전략 : 단계적 사고 유도하기
콘텍스트(맥락) 실전 연습하기 (사례로 확장)
부록 프롬프트 엔지니어링 관련 정보 수록
01 10개 산업군, 100개 업무분야별 프롬프트와 콘텍스트 및 AI Agent 예시
02 산업별 프롬프트 예시 100선 중 일부 산업의 실행 결과
설비 점검 데이터를 분석해 고장 가능성이 높은 설비 5개를 예측해줘
생산 라인의 불량률을 줄이기 위한 개선 아이디어를 제안해줘
센서 로그 데이터를 바탕으로 에너지 사용량을 시각화해줘
산업별 프롬프트 예시 100선 요약정리
직무별 프롬프트 템플릿 (기획/마케팅/개발/교육)
추천 AI 도구 리스트 (ChatGPT, Claude, Gemini, Llama, Copilot, Midjourney, Abacus AI)
프롬프트 엔지니어링 학습 로드맵
Abacus AI의 활용분야, 주요 강점 및 특징
13 유익한 정보 (The other Information)
인간을 점점 넘어서는 AI, 다음 단계는 새로운 지식의 발견
제1회 대한민국 인공지능 혁신대상 시상 안내
소프트웨어사고력 올림피아드 대회 안내
ISEF (구 Intel ISEF, 현재 Regeneron ISEF)
국내 과학경시대회 안내
국내 대표적인 Top 10 경시대회 안내
출간 후 활용 및 확장 전략
참고문헌
저자
저자
주정규
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