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프롬프트 엔지니어링

퓨샷러닝을 이용한 SNS 글 작성해보기
지문을 이용한 카페점원 만들기
RAG 기법을 이용한 검색 요약해보기
MRKL 시스템을 이용한 나만의 비서 만들기

API 사용하기

프로그래밍 농담 API 사용해보기: https://official-joke-api.appspot.com/jokes/programming/random
아카이브 논문 검색 API 사용하기: http://export.arxiv.org/api/query?search_query=agent
요리레시피 정보
공공데이터포털 검색하면 보통 가장 먼저 뜨는 행정안정부에서 운영하는 오픈API 포털입니다.

Agent 시작하기

GPTs의 Action을 이용하여 아카이브 논문검색 GPT 만들기
{ "info": { "title": "ArXiv Search", "description": "A GET-request based search operation for searching through arXiv.", "version": "v1.0.0" }, "servers": [ { "url": "https://export.arxiv.org" } ], "paths": { "/api/query": { "get": { "description": "Searches through arXiv for the given query.", "operationId": "searchArxiv", "parameters": [ { "name": "search_query", "in": "query", "description": "The query to search for.", "required": true, "schema": { "type": "string" } }, { "name": "start", "in": "query", "description": "The index of the first result to return.", "required": false, "schema": { "type": "integer" } }, { "name": "max_results", "in": "query", "description": "The maximum number of results to return. Defaults to 10.", "required": false, "schema": { "type": "integer" } }, { "name": "sortBy", "in": "query", "description": "The field to sort by.", "required": false, "schema": { "type": "string", "enum": [ "relevance", "lastUpdatedDate", "submittedDate" ] } }, { "name": "sortOrder", "in": "query", "description": "The order to sort by.", "required": false, "schema": { "type": "string", "enum": [ "ascending", "descending" ] } } ], "deprecated": false } } }, "components": { "schemas": {} } }
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GPTs의 Action을 이용하여 현재 날씨 알려주는 GPT 만들기
openapi: 3.1.0 info: title: Open-Meteo Weather Forecast API description: Get current and hourly weather forecast data such as temperature, wind speed, and humidity. version: 1.0.0 servers: - url: https://api.open-meteo.com/v1 paths: /forecast: get: operationId: getWeatherForecast summary: Get weather forecast description: Returns current and hourly weather data for a given location. parameters: - name: latitude in: query required: true schema: type: number format: float description: Latitude of the location - name: longitude in: query required: true schema: type: number format: float description: Longitude of the location - name: current in: query required: false schema: type: string example: temperature_2m,wind_speed_10m description: Comma-separated list of current weather variables - name: hourly in: query required: false schema: type: string example: temperature_2m,relative_humidity_2m,wind_speed_10m description: Comma-separated list of hourly weather variables responses: '200': description: Successful response content: application/json: schema: type: object properties: latitude: type: number longitude: type: number current: type: object properties: time: type: string format: date-time temperature_2m: type: number wind_speed_10m: type: number hourly: type: object properties: time: type: array items: type: string format: date-time temperature_2m: type: array items: type: number relative_humidity_2m: type: array items: type: number wind_speed_10m: type: array items: type: number
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MCP 시작하기

이미 설치했을 경우, cmd > node -v 으로 확인
클로드 + 파일시스템 사용해보기
1.
파일 > 설정 > 개발자 > 설정편집
2.
아래 내용으로 json 편집
{ "mcpServers": { "filesystem": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "C:\\Users\\사용자이름\\Documents", "C:\\Users\\사용자이름\\Downloads" ] } } }
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1.
저장 후 > 종료 (닫기 아님)
2.
재실행
클로드 + 이미지리더 사용해보기
{ "mcpServers": { "filesystem": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "C:\\Users\\사용자이름\\Documents", "C:\\Users\\사용자이름\\Downloads" ] }, "image_reader": { "command": "npx", "args": [ "-y", "mcp-image-reader" ] } } }
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클로드 + 유튜브 자막 분석 해보기
{ "mcpServers": { "filesystem": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "C:\\Users\\사용자이름\\Documents", "C:\\Users\\사용자이름\\Downloads" ] }, "image_reader": { "command": "npx", "args": [ "-y", "mcp-image-reader" ] }, "youtube-transcript": { "command": "npx", "args": ["-y", "@kimtaeyoon83/mcp-server-youtube-transcript"] } } }
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클로드 + 단계별 생각시키기
{ "mcpServers": { "filesystem": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/tykimos/Documents/Obsidian Vault" ] }, "sequential-thinking": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking" ] } } }
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LLM 평가지표

a2a : 에이전트끼리 소통하기 위한 프로토콜
mcp : 에이전트와 tool-set간의 프로토콜
MCP 서버 정보
Agent 평가 방법
→ GAIA 평가 방법 보시면 됩니다.
RAG 임베딩 시 기존 갖고있는 PDF, PPT 파일들을 그대로 넣으면 성능이 처참한데... 보통 어떤 방식으로 정제해서 넣는지도 실습 할까요?
문서 양식에 맞게 청크단위를 잘 고려해서 넣어야 합니다. 일반적인 문서를 다룰때는 markdown 형식을 잘 사용합니다. 최근 mark it down 이라는 라이브러리도 나와서 이를 활용하시면 좋을 듯 합니다.
json 포맷이 복잡해지면 응답 파싱할때 포맷이 깨지는 경우도 발생할텐데 이러한 방식(json형태로 응답 요청)을 안전하게 쓸수있는 방법있을까요?
1.
퓨샷러닝으로 프롬프트에서 잡거나
2.
json 파서를 좀 느슨하게 만들거나,
3.
json 파서에 llm을 달거나,
4.
출력을 json으로 정제하는 llm을 달거나
5.
출력을 잘 만들 수 있도록 파인튜닝을 하거나 합니다.
gpts가 react가 이미 들어가있다.
도구를 선정하고, 적절한 인자 정보를 제공해주는 것이 미라클 프롬프트입니다.
랭체인 : llm app을 만들기 위한 프레임워크입니다. llm이 function calling을 지원하지 않는 시대에 react 프롬프트가 담겨서 함수를 호출해주는 그러한 프레임워크가 공개되었고, 이를 기반으로 유명하게 되었습니다.
클로드 데스크탑 : mcp host mcp host에서 mcp server에 접속하기 위해 mcp client를 띄웁니다. mcp server는 아시는 npx나 python 코드 따라서 mcp host - mcp client - mcp server 이렇게 구성됩니다.
발표자료
RAG용 형식변환
함수호출
오늘의어시
개발한 Agent에 대한 성능평가방법
문서 변환
A2A 러닝데이
MCP KR 커뮤니티
A2A 실습