2024 Automotive Data Analysis Competition: Generative AI Prompt Engineering

안녕하세요?

데이콘 경진대회에서 작성한 발표자료와 코드를 많은 분들이 참고할 수 있도록 공유드립니다.

저는 Data Science 관점에서 접근하여, 수상자 중 프롬프트가 가장 길었던 점이 특징적입니다. 코드는 .py 파일로 작성하였으며, ipynb로 변환해 업로드하였습니다. 제가 사용한 프롬프트의 주요 요소는 다음과 같습니다.
1. “자동차 연관” 용어 정의
• ‘자동차 연관’ 개념을 명확히 정의하여 일관성 있는 분류 기준을 제시하였습니다.
2. Few-Shot 프롬프팅을 활용한 가이드 제공
• test 데이터 유출 없이 유사한 사례를 통해 판단 기준을 제공하여, 모델이 일관되게 추론할 수 있도록 하였습니다.
3. 오답 분석 및 자동 프롬프트 개선 방법
• 오답의 원인을 파악하여 프롬프트의 어느 부분이 혼란을 초래했는지 분석하고, 이를 기반으로 프롬프트를 개선하는 방법을 고안하였습니다.

심사용 코드 제출 이후에도 계속하여 수정을 많이해서 변형이 있지만, 전체적인 접근 방식을 이해하는 데 이 자료가 도움이 되기를 바랍니다.

감사합니다.