생각
AI를 최대한 활용하여 컨텐츠를 작성하고,
얼마나 자동화가 가능할지, AI 도움이 가능할지를 지속적으로 기록을 남깁니다.
목표
내 생각을 말하면 자동으로 컨텐츠를 작성하고 작성한 컨텐츠를 업로드 해주고, 이후 자동으로 컨텐츠 추가 요청 받도록 구성하기
로드맵
구상, 콘티 제작, 영상 제작 순으로 작성
| 로드맵 플래너 | ||||||||||||
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user message :
| 코드 블럭 |
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나는 Microsoft 직원이면서 개발에 관심이 많은 엔지니어야.
사람들이 Microsoft와 GitHub을 가지고 빠르고 쉬운 생성형 AI를 활용한 개발을 할 수 있기를 희망해.
특히 Azure OpenAI의 GPT-4o 모델을 활용하여 Prompt Flow를 통해서 생성형 AI 앱을 직접 개발하고 배포할 수 있는 것을 돕기 위한 유투브를 만들고 싶어.
나는 Powerpoint 기반으로 수백회의 강연을 했었고, 수백번의 기술 실습 워크샵을 만들고 고객에게 진행했었지만, 나는 유투브 영상을 만들어 본 경험이 거의 없어. 그래서 이번에 네가 유투브 컨텐츠 크리레이터 전문가로서 사람들이 쉽게 Promptflow 기반으로 앱을 만들고 Azure에 배포하고 실습하고 평가하고 보안과 안전성을 일련의 과정을 알려주는 컨텐츠의 전체 목차를 만들고 각 목차별로 해야할 일들을 요약해 주길 바래. |
assistant message :
| 코드 블럭 |
|---|
멋진 목표예요! 전체 유튜브 콘텐츠 목차를 만들기 위해 몇 가지를 더 여쭤보고 싶어요:
1. 대상 시청자는 누구인가요? (예: 초급 개발자, 기업 고객, 학생, 기존 Microsoft 사용자 등)
2. 영상의 전체 길이나 각 영상의 분량은 어느 정도로 계획하고 계신가요?
3. 사용 언어는 한국어인가요, 영어인가요?
4. 보안과 안전성은 어떤 수준까지 다룰 예정인가요? (예: 인증, 네트워크 보안, 데이터 프라이버시 등)
5. Azure OpenAI의 GPT-4o와 Prompt Flow 외에 포함하고 싶은 기술이 있다면 알려주세요. (예: Azure Logic Apps, GitHub Actions 등)
이 정보를 알려주시면 더 구체적이고 유용한 목차와 작업 요약을 만들어드릴 수 있어요! |
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| 코드 블럭 |
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대상은 초 중급 개발자들이 대상이야.
영상의 전체 길이는 Powerpoint로 개요에 대해서 설명하고 각 실습을 하는 방법을 소개하는 것으로 회당 30분을 예상해. 예를 들면, Prompt Flow로 처음 소개하는 실습은 Web classification 이고 이를 위해서 Prompt Flow Github 리포지토리에서 CodeSpace로 시작하여 Azure OpenAI의 API Endpoint와 Key를 설정하고 해당 Flow를 실행하고, 변형을 활용하는 방법, Development Server 에서 배포하고 실행하고, 외부에서 Postman을 이용해서 API를 호출하는 방법을 설명할거야.
이 외에도 여러가지 예들을 설명하는 영상을 제작할 것이야.
먼저 이런 백엔드 API로 컨텐츠를 만드는게 1차적 목표야. 2차 목표는 Streamlit을 활용하여 프론트엔드와 백엔드를 동시에 만들어서 Chat 프로그램으로 동작하게 만드는 것이야.
주 사용 언어는 한국어야.
보안과 안전성은 인프라 네트워크에 대해서는 다루지 않을 예정이야. 이유는 주된 소개 목적과 달리 네트워크나 보안으로 시선이 바뀌는 것을 선호하지 않아. 최대한 가볍게 다루겠으나, 생성형 AI를 활용하는 컨텐츠 필터링 관련해서는 한번 다룰 생각이야.
Azure AI Foundry와 GitHub Action, GitHub Codespace, GitHub Copilot, GitHub Project 등을 필요에 따라 활용할 것이야. 무조건 다 넣지는 않고, 매번 집중해야 하는 것은 생성형 AI를 이용하여 App을 만들기 쉬운 방법과 환경을 최대한 적극 활용한다는게 방향이야.
모르거나 애매한 부분은 다시 물어줘. |
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Azure OpenAI GPT-4와 Prompt Flow를 활용한 생성 AI 앱 개발 시리즈 (중급 개발자용)
에피소드 1: Azure OpenAI와 Prompt Flow 소개 및 환경 설정
학습 목표: Azure OpenAI 서비스의 GPT-4 모델과 Prompt Flow 프레임워크의 기본 개념을 이해하고 실습을 위한 개발 환경을 준비합니다.
•Azure OpenAI Service 및 GPT-4 소개: Azure OpenAI 서비스의 특징과 GPT-4 모델 활용 방법을
아래 흐름과 머릿속에 있는 의도간의 gap이 있음.
예시들을 하나씩 소개하는것을 목표로 하고 있으며, 이를 위한 여정의 전제 조건 강의들을 설명하는 Map이 있고, 이를 바탕으로 예시들을 익히면서 각각의 방법을 익히는 것이 목표임.
예시는 다음과 같이 존재함.
Standard Examples
| 정보 | ||
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autonomous-agent basic-with-builtin-llm basic-with-connection basic conditional-flow-for-if-else conditional-flow-for-switch customer-intent-extraction describe-image flow-with-additional-includes flow-with-symlinks gen-docstring maths-to-code named-entity-recognition question-simulation web-classification |
Chat Examples
| 정보 | ||
|---|---|---|
| ||
chat-basic chat-math-variant chat-with-image chat-with-pdf chat-with-wikipedia promptflow-copilot use_functions_with_chat_models |
로드맵은 구상, 콘티 제작, 영상 제작 순으로 얼마나 자동화가 가능할지, AI 도움이 가능할지를 지속적으로 기록을 남깁니다.
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| 코드 블럭 |
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나는 Microsoft 직원이면서 개발에 관심이 많은 엔지니어야.
사람들이 Microsoft와 GitHub을 가지고 빠르고 쉬운 생성형 AI를 활용한 개발을 할 수 있기를 희망해.
특히 Azure OpenAI의 GPT-4o 모델을 활용하여 Prompt Flow를 통해서 생성형 AI 앱을 직접 개발하고 배포할 수 있는 것을 돕기 위한 유투브를 만들고 싶어.
나는 Powerpoint 기반으로 수백회의 강연을 했었고, 수백번의 기술 실습 워크샵을 만들고 고객에게 진행했었지만, 나는 유투브 영상을 만들어 본 경험이 거의 없어. 그래서 이번에 네가 유투브 컨텐츠 크리레이터 전문가로서 사람들이 쉽게 Promptflow 기반으로 앱을 만들고 Azure에 배포하고 실습하고 평가하고 보안과 안전성을 일련의 과정을 알려주는 컨텐츠의 전체 목차를 만들고 각 목차별로 해야할 일들을 요약해 주길 바래. |
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| 코드 블럭 |
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멋진 목표예요! 전체 유튜브 콘텐츠 목차를 만들기 위해 몇 가지를 더 여쭤보고 싶어요:
1. 대상 시청자는 누구인가요? (예: 초급 개발자, 기업 고객, 학생, 기존 Microsoft 사용자 등)
2. 영상의 전체 길이나 각 영상의 분량은 어느 정도로 계획하고 계신가요?
3. 사용 언어는 한국어인가요, 영어인가요?
4. 보안과 안전성은 어떤 수준까지 다룰 예정인가요? (예: 인증, 네트워크 보안, 데이터 프라이버시 등)
5. Azure OpenAI의 GPT-4o와 Prompt Flow 외에 포함하고 싶은 기술이 있다면 알려주세요. (예: Azure Logic Apps, GitHub Actions 등)
이 정보를 알려주시면 더 구체적이고 유용한 목차와 작업 요약을 만들어드릴 수 있어요! |
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대상은 초 중급 개발자들이 대상이야.
영상의 전체 길이는 Powerpoint로 개요에 대해서 설명하고 각 실습을 하는 방법을 소개하는 것으로 회당 30분을 예상해. 예를 들면, Prompt Flow로 처음 소개하는 실습은 Web classification 이고 이를 위해서 Prompt Flow Github 리포지토리에서 CodeSpace로 시작하여 Azure OpenAI의 API Endpoint와 Key를 설정하고 해당 Flow를 실행하고, 변형을 활용하는 방법, Development Server 에서 배포하고 실행하고, 외부에서 Postman을 이용해서 API를 호출하는 방법을 설명할거야.
이 외에도 여러가지 예들을 설명하는 영상을 제작할 것이야.
먼저 이런 백엔드 API로 컨텐츠를 만드는게 1차적 목표야. 2차 목표는 Streamlit을 활용하여 프론트엔드와 백엔드를 동시에 만들어서 Chat 프로그램으로 동작하게 만드는 것이야.
주 사용 언어는 한국어야.
보안과 안전성은 인프라 네트워크에 대해서는 다루지 않을 예정이야. 이유는 주된 소개 목적과 달리 네트워크나 보안으로 시선이 바뀌는 것을 선호하지 않아. 최대한 가볍게 다루겠으나, 생성형 AI를 활용하는 컨텐츠 필터링 관련해서는 한번 다룰 생각이야.
Azure AI Foundry와 GitHub Action, GitHub Codespace, GitHub Copilot, GitHub Project 등을 필요에 따라 활용할 것이야. 무조건 다 넣지는 않고, 매번 집중해야 하는 것은 생성형 AI를 이용하여 App을 만들기 쉬운 방법과 환경을 최대한 적극 활용한다는게 방향이야.
모르거나 애매한 부분은 다시 물어줘. |
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Azure OpenAI GPT-4와 Prompt Flow를 활용한 생성 AI 앱 개발 시리즈 (중급 개발자용)
에피소드 1: Azure OpenAI와 Prompt Flow 소개 및 환경 설정
학습 목표: Azure OpenAI 서비스의 GPT-4 모델과 Prompt Flow 프레임워크의 기본 개념을 이해하고 실습을 위한 개발 환경을 준비합니다.
•Azure OpenAI Service 및 GPT-4 소개: Azure OpenAI 서비스의 특징과 GPT-4 모델 활용 방법을 개괄합니다. API 사용을 위해 필요한 리소스 생성과 API 키 발급 과정을 설명합니다 .
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•Azure AI Foundry로 협업 및 운영: 엔터프라이즈 수준에서 Azure AI Foundry(구 Azure AI Studio)를 활용하면 팀 협업과 프로젝트 관리가 수월함을 설명합니다. Foundry 내에서 프로젝트를 생성하고 Prompt Flow를 관리하면, 웹 포털에서 플로우 편집, 버전 관리, 모니터링이 가능하며 , 조직 내 협업과 승격 배포에 유리합니다. 이 시리즈에서는 주로 CLI와 코드로 다뤘지만, Azure AI Foundry를 통해 클라우드 상에서 Prompt Flow를 시각적으로 편집 및 배포할 수 있음을 간략히 소개합니다.•마무리 및 추가 팁: 전체 애플리케이션이 개발에서 배포까지 완료되었습니다. 마지막으로 모니터링이나 로깅(예: 앱에서 사용량 통계나 오류 로깅) 등에 대해 간단히 조언하고, 개발자들이 참고할만한 리소스(Azure OpenAI 모범 사례, Prompt Flow 문서, MS Learn 모듈 등)를 공유합니다.•사용 도구: GitHub Actions (CI/CD), Docker 및 Azure App Service (배포), Azure AI Foundry (통합 프로젝트 관리), Azure OpenAI, Prompt Flow. 지속적인 개발을 위한 버전 관리와 협업 툴 전체를 활용.수 있음을 간략히 소개합니다.
•마무리 및 추가 팁: 전체 애플리케이션이 개발에서 배포까지 완료되었습니다. 마지막으로 모니터링이나 로깅(예: 앱에서 사용량 통계나 오류 로깅) 등에 대해 간단히 조언하고, 개발자들이 참고할만한 리소스(Azure OpenAI 모범 사례, Prompt Flow 문서, MS Learn 모듈 등)를 공유합니다.
•사용 도구: GitHub Actions (CI/CD), Docker 및 Azure App Service (배포), Azure AI Foundry (통합 프로젝트 관리), Azure OpenAI, Prompt Flow. 지속적인 개발을 위한 버전 관리와 협업 툴 전체를 활용.
내용 수정 부분 확인
아래 흐름과 머릿속에 있는 의도간의 gap이 있음.
예시들을 하나씩 소개하는것을 목표로 하고 있으며, 이를 위한 여정의 전제 조건 강의들을 설명하는 Map이 있고, 이를 바탕으로 예시들을 익히면서 각각의 방법을 익히는 것이 목표임.
예시는 다음과 같이 존재함.
| 정보 | ||
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autonomous-agent basic-with-builtin-llm basic-with-connection basic conditional-flow-for-if-else conditional-flow-for-switch customer-intent-extraction describe-image flow-with-additional-includes flow-with-symlinks gen-docstring maths-to-code named-entity-recognition question-simulation web-classification |
| 정보 | ||
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chat-basic chat-math-variant chat-with-image chat-with-pdf chat-with-wikipedia promptflow-copilot use_functions_with_chat_models |
| 정보 | ||
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val-accuracy-maths-to-code eval-basic eval-chat-math eval-classification-accuracy eval-entity-match-rate eval-groundedness eval-multi-turn-metrics eval-perceived-intelligence eval-qna-non-rag eval-qna-rag-metrics eval-single-turn-metrics eval-summarization |