GPT-Insights [교안] - [실습]

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과정 목표: Prompt의 중요성과 이를 통해 Multi-Agent 활용한 업무 자동화

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2024년 9월 27일 금요일 09:00 🕤 ~ 13:00 🕜

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0. 프로그램의 진화과정

   자연어와 프로그램의 경계

1. GPT3.5 GPT4 Review와 GPT5 에 대해 미리 알아보기

   • Embedding

   • Reinforcement Learning Human Feedback (RLHF)

   • Prompt 란?

   • RAG(Retrieve Augmented Generation) [실습 프로그램] [LIVE-DEMO]

     

   • Fine-tuning Model

     1. 학습데이터 생성
     2. 실습 예제 1

2. 추론(Reasoning)이란?

   • Deductive(연역 추론) 과 Inductive reasoning(귀납 추론)
   • Graph를 활용한 추론
   • 'Chain of Thought Reasoning'
   • 'Chaining Prompts'

3. GPTs 활용

   • Multimodal
   • 글쓰기 Blog Writer Blog Expert
   • 정답
   • Cartoonize Me

4. Local LLM 의 필요성과 구현방안

   • Ollama
   • Web browser 내에서 LLM 실행

5. Graph와 Agent를 활용한 자동화 구현

   • 다양한 Tools ex) PassioAI
   • Default Tools (간단한 실습)
   • Graph Question & Answering
   • multi-agent-collaboration
   • agent_supervisor
   • hierarchical_agent_teams

6. CrewAI gpt-newspaper [Tools]

7. Monitoring: LangSmith

Tavily API Key - Sign Up

SERP API Key - Sign Up

OpenAI API Key - Sign Up

LLM APIs response time tracker

ChatGPT Uptime

References

Transformer