이러한 시스템을 구축하는 핵심은 기대하는 가치를 실제로 산출할 수 있도록 보장하는 것입니다.
좋은 소식은 아이디어를 검증하기 위해 아무것도 기다릴 필요가 없다는 점입니다.
discourse-ai에서 페르소나를 생성한 후, 해당 페르소나가 기대하는 가치를 제공할 수 있는지 프롬프트를 통해 확인해 보세요.
지역(로컬) 사례를 여러 개 수집한 뒤, 페르소나와 대화를 나누며 예상대로 작동하는지 확인해야 합니다.
@joo의 사용 사례에서 "프롬프트"로 해결해야 할 첫 번째 문제는 트리아지(분류)입니다.
- 누가 응답해야 하는지 "판단"하여 페르소나의 이름 또는 "응답 불필요"를 반환하는 시스템 프롬프트를 생성합니다.
- 그런 다음 20~50개의 예시를 입력하여 원하는 대로 작동하는지 확인합니다.
이 과정을 수동으로 검증한 후에 자동화를 고려할 수 있습니다. 이러한 유형의 작업을 자동화하는 데는 많은 작업이 필요하지 않지만, 핵심은 먼저 이것이 가치 있는 것인지 입증하는 것입니다.