"프롬프트 엔지니어링"은 자연어 처리 기술과 기계 학습을 통해 자동으로 텍스트를 생성하는 방법을 효과적으로 설명하는 전문 서적입니다. 이 책은 자연어 처리, 기계 학습, 딥러닝, Text AI 모델 소개 등의 기본 개념부터 Chat-GPT와 Bard와 같은 최신 기술에 대한 개괄적인 설명을 다룹니다. 프롬프트 엔지니어링의 원리와 중요성, 그리고 프롬프트 설계에 필요한 기술적인 요소와 기법 등을 상세히 다루며, 대화형 챗봇 구축, 텍스트 요약 및 생성, 감성 분석과 텍스트 분류 등의 다양한 사례 연구를 제공합니다.

이 책은 독자들이 프롬프트 엔지니어링 기술을 이해하고 사용하는 데 필요한 모든 내용을 다루며, 특히, 데이터 정제 및 전처리, 모델 파인튜닝, 앙상블 기법 활용 등의 성능 향상 전략과 인공지능의 영향, 데이터 개인정보 보호, 편향성 인식 및 대응과 같은 윤리적 고려 사항들도 다룹니다. 따라서, 프롬프트 엔지니어링에 대한 전문적인 지식과 기술을 쌓고자 하는 데이터 사이언티스트, 개발자, 인공지능 연구자 및 챗봇 개발자들에게 추천하는 책입니다. 이 책을 통해 프롬프트 엔지니어링 기술을 활용하여 자동 텍스트 생성 분야에서 뛰어난 성과를 거둘 수 있을 것입니다.

1. Text AI 기초
1.1 자연어 처리(NLP)의 개념
1.2 기계 학습(ML)의 개념
1.3 딥러닝(Deep Learning) 개념
1.4 Text AI 모델 소개
1.5 Chat-GPT
1.6 Bard

2. 프롬프트 엔지니어링의 원리
2.1 프롬프트 엔지니어링의 정의
2.2 프롬프트 엔지니어링의 중요성
2.3 프롬프트 엔지니어링의 기본 원리

3. 프롬프트 설계 기법
3.1 사전 내용의 입력 (학습의 중요성)
3.2 Chat GPT의 역할 부여
3.3 프롬프트가 의도하는 목적의 정확성
3.4 대상의 명확성
3.5 목표의 구체성
3.6 시간 설정
3.7 톤 설정(Tone Setting)
3.8 질문의 유형
3.9 정보의 정확성
3.10 예/아니오. 질문
3.11 예시 요청
3.12 질문의 범위를 좁히기
3.13 단계별 설명 요청
3.14 비교 및 대조
3.15 서술적 질문
3.16 고려 사항들을 질문에 포함하기
3.17 프로세스 이해
3.18 옵션 제공
3.19 특정 시나리오
3.20 특정 연령층에 관한 질문
3.21 요청 사항 명시
3.22 특정 기술 또는 도구 사용

4. 프롬프트 엔지니어링 사례 연구
4.1 대화형 챗봇 구축
4.2 텍스트 요약 및 생성
4.3 감성 분석과 텍스트 분류

5. 성능 향상을 위한 전략
5.1 데이터 정제 및 전처리
5.2 모델 파인튜닝
5.3 앙상블 기법 활용

6. 윤리적 고려 사항
6.1 인공지능의 영향
6.2 데이터 개인정보 보호
6.3 편향성 인식 및 대응

7. 결론 및 미래의 전망
7.1 프롬프트 엔지니어링의 발전 가능성
7.2 새로운 도전과 기회