Wanted-Pre-Onboarding-AI-2407

원티드 프리온보딩 AI 챌린지 2407 <프롬프트 엔지니어로 온보딩하기>

강의 커리큘럼 (2024.07.06~2024.07.14)

강의 자료 (.pdf)

1. Week 1-1. 프롬프트 엔지니어의 업무 및 노하우.pdf
2. Week 1-2. 프롬프트 엔지니어링 실습: 작업 생산성 높이기.pdf
3. Week 2-1. 프롬프트 엔지니어링 심화 실습: LLM Agent 만들기.pdf
4. Week 2-2. 프롬프트 버전 관리와 테스트 방법.pdf

강의 자료 (실습코드)

1. Week 1-2. 프롬프트 엔지니어링 실습: 작업 생산성 높이기 실습 코드
2. Week 2-1. 프롬프트 엔지니어링 심화 실습: LLM Agent 만들기 실습 코드
3. Week 2-2. 프롬프트 버전 관리와 테스트 방법 실습 코드

실습 코드 실행 방법

Week 1-2. 실습 코드 실행 방법

1. OpenAI API Key 발급
   • OpenAI API Key 발급 url: https://platform.openai.com/api-keys
   • OpenAI API Key 세팅: 업로드한 practice 실습 디렉토리의 각 3가지 예제 디렉토리 안에 .env 파일을 만들고 키 세팅

   OPENAI_API_KEY = "키 입력"
   

2. Anaconda 가상환경 생성
   • 업로드한 practice 실습 디렉토리에서 다음 명령어 실행

   conda env create -f environment.yml
   

3. Anaconda 가상환경 실행
   • 다음 명령어 실행

   conda activate wanted
   

4. p1 보고서 키워드 추출 및 요약 실습: 주피터 노트북 실행
5. p2 페르소나 챗봇 만들기 실습: p2_persona_chatbot 디렉토리로 이동하여 다음 명령어 실행

   streamlit run app.py
   

6. p3 도서 베스트셀러 예측을 통한 판매량 증진 전략 실습: 주피터 노트북 실행

Week 2-1. 실습 코드 실행 방법

1. OpenAI API Key 세팅
   • 업로드한 practice 실습 디렉토리의 각 p1, p2 예제 디렉토리 안에 .env 파일을 만들고 키 세팅

   OPENAI_API_KEY = "키 입력"
   

2. LangChain API Key 발급
   • LangChain API Key 발급 url: https://www.langchain.com/langsmith
   • LangChain API Key 세팅: 업로드한 practice 실습 디렉토리의 p3 예제 디렉토리 안에 .env 파일을 만들고 다음과 같이 세팅 (OPENAI_API_KEY와 함께 세팅하면 됩니다)

   OPENAI_API_KEY = "OpenAI API 키 입력"
   LANGCHAIN_TRACING_V2 = true
   LANGCHAIN_ENDPOINT = "https://api.smith.langchain.com"
   LANGCHAIN_API_KEY = "랭체인 API 키 입력"
   LANGCHAIN_PROJECT = "프로젝트 이름 입력"
   

3. Anaconda 가상환경 생성
   • 업로드한 practice 실습 디렉토리에서 다음 명령어 실행

   conda env create -f environment.yml
   

4. Anaconda 가상환경 실행
   • 다음 명령어 실행

   conda activate wanted2
   

5. p1 OpenAI Assistants API 활용 실습 (금융보고서 QA): 주피터 노트북 실행
6. p2 LangChain Tools 실습 (90년대 인기 애니메이션의 한국어 OST 유튜브 링크 가져오기): 주피터 노트북 실행
7. p3 LangChain Agent 실습: p3_langchain_agent 디렉토리로 이동하여 다음 명령어 실행

   streamlit run app.py
   

Week 2-2. 실습 코드 실행 방법

1. OpenAI API Key, LangChain API Key 세팅
   • 업로드한 practice 실습 디렉토리의 p1 예제 디렉토리 안에 .env 파일을 만들고 다음과 같이 세팅

   OPENAI_API_KEY = "OpenAI API 키 입력"
   LANGCHAIN_TRACING_V2 = true
   LANGCHAIN_ENDPOINT = "https://api.smith.langchain.com"
   LANGCHAIN_API_KEY = "랭체인 API 키 입력"
   LANGCHAIN_PROJECT = "프로젝트 이름 입력"
   

2. Anaconda 가상환경 실행
   • 다음 명령어 실행

   conda activate wanted2
   

3. p1 LangSmith Prompt Versioning 실습: 주피터 노트북 실행

사전과제

1. 다양한 프롬프팅 기법 중 하나를 선택하여 그 기법의 개념과 예시를 설명하세요. (예: Few-Shot, Chain-of-Thought, ReAct 등)
2. 프롬프트 엔지니어링 기법 중 궁금하거나 좀 더 구체적으로 알고 싶은 부분이 있다면 작성해주세요.
3. 어떤 작업을 할 때 LLM을 자주 사용하는지 작성해주세요. (예: 코드 개선, 아이디에이션, 문서 요약, 보고서 초안 생성 등)
4. 평소에 LLM을 사용하면서 어떤 점이 가장 어려웠나요? (예: 원하는 결과가 도출되지 않음, 출력 포맷팅, API 사용 방법 등)
5. 이 강의에서 기대하는 것과 얻고 싶은 것이 무엇인지 자유롭게 작성해주세요.
6. [준비 사항] 실습을 위하여 OpenAI API Key가 필요합니다. 강의 전 OpenAI API Key를 미리 발급받아 준비해주세요.

과제 제출 방법

1. 레포지토리의 Issues 탭에서 New issue 를 클릭합니다.
2. 사전과제 템플릿에 대하여 Get Started 버튼을 클릭합니다.
3. 제목에서 제출일과 이름 부분을 수정합니다.
4. 사전 과제의 답변을 작성합니다.
5. Submit new issue 를 클릭해서 제출합니다.

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