Engineering Intelligence from Autocomplete이 글은 LLM이 단순한 다음 단어 예측기임에도 불구하고, 적절한 제약 조건(프롬프트, RAG, 도구 사용, 온도 조절)을 통해 복잡한 문제...

Engineering Intelligence from Autocomplete이 글은 LLM이 단순한 다음 단어 예측기임에도 불구하고, 적절한 제약 조건(프롬프트, RAG, 도구 사용, 온도 조절)을 통해 복잡한 문제 해결이 가능해지는 원리를 설명한다. 특히 챗봇 구현 시 LLM이 상태를 기억하지 않으므로 애플리케이션이 대화 기록을 계속 입력으로 제공하며, 온도 파라미터로 생성 텍스트의 다양성을 조절하는 방식을 상세히 다룬다. 또한, OpenAI, Anthropic 등 다양한 LLM API와 LangChain, LiteLLM 같은 오케스트레이션 프레임워크를 활용해 개발자가 손쉽게 LLM을 응용할 수 있는 방법을 소개한다.https://www.szia.ai/post/engineer-intelligence-from-autocomplete#llm #prompting #rag #chatbot #api