긍정적 사고, 음식의 절제, 규칙적인 운동

앞서간 사람들의 생각을 알고
그들의 생각과 내 생각을 서로 맞추어보는
과정을 통해 생각이 단단해져 소신을 갖출 수
있지 않을까? 그래서 사회 비판적인 내용을
포함해 많은 책을 읽게 되었다.


- 문형배의 《호의에 대하여》 중에서 -


* 저자는 2,000권 정도의 독서를
했다 합니다. 고전을 포함해 많은 책들을
읽으면서 사고의 지평을 넓히고 인간의 깊은 내면을
읽을 수 있는 혜안을 갖게 된 게 분명합니다.
법조문을 넘어 수 많은 고전 속에서 행간을
읽으며 솔로몬과 같은 명 판결의 길을
추구했을 것입니다.

시간

금방 간다

[AI] 5W1H를 활용한 프롬프트 설계 방법 📝

프롬프트 엔지니어링 가이드 : https://www.promptingguide.ai/kr

5W1H는 AI에게 명확한 컨텍스트와 목표를 제공하여 원하는 결과를 정확하게 얻기 위한 훌륭한 프레임워크입니다.

5W1H는 누가(Who), 무엇을(What), 언제(When), 어디서(Where), 왜(Why), 어떻게(How) 요소를 채워 프롬프트를 구체적으로 작성하는 방법입니다. 이는 모델에게 제공하는 정보와 맥락을 명확히 하여, AI가 보다 정확한 답변을 제공할 수 있도록 합니다.

5W1H를 활용한 프롬프트 설계 방법 📝

5W1H(누가, 무엇을, 언제, 어디서, 왜, 어떻게) 각 요소에 맞춰 AI에게 정보를 제공하면, AI는 사용자의 의도를 훨씬 더 잘 파악하고 정확한 결과물을 생성합니다.

1. Who (누가) - 역할 지정

AI에게 특정 전문가의 **역할(Persona)**을 부여하여 답변의 관점과 깊이를 정합니다.

• Before: 쿼리 만들어줘
• After: 너는 20년차 MSSQL 데이터베이스 관리자(DBA)야.

2. What (무엇을) - 작업 정의

수행해야 할 **핵심 작업(Task)**을 명확하고 구체적으로 지시합니다.

• Before: 직원 데이터 좀 줘
• After: 2024년도에 입사한 서울 지역 근무자들의 이름, 부서, 입사일을 조회하는 쿼리를 만들어줘.

3. When (언제) - 시점 명시

데이터의 시간적 범위를 지정하여 원하는 기간의 정보만 필터링하도록 합니다.

• Before: 판매 실적 알려줘
• After: 2025년 3분기(7월 1일부터 9월 30일까지)의 일일 판매 총액을 알려줘.

4. Where (어디서) - 환경/출처 지정

작업이 이루어져야 할 **환경이나 데이터의 출처(Source)**를 알려줍니다. 테이블이나 데이터베이스 이름을 명시하는 것이 대표적입니다.

• Before: 직원 테이블에서 찾아봐
• After: SalesDB 데이터베이스의 Employees 테이블과 Departments 테이블을 사용해서 찾아봐.

5. Why (왜) - 목적 설명

이 작업을 수행하는 **궁극적인 목적(Purpose)**을 설명하여 AI가 더 나은 해결책을 제안하도록 유도합니다.

• Before: 오래된 주문 찾아줘
• After: 장기 미사용 고객에게 마케팅 이메일을 보내기 위해, 최근 1년 동안 구매 기록이 없는 고객 목록을 추출하고 싶어.

6. How (어떻게) - 형식/조건 지정

결과물의 형식(Format)이나 스타일, 따라야 할 특정 조건을 구체적으로 요구합니다.

• Before: 쿼리 짜줘
• After: CTE(Common Table Expression)를 사용해서 쿼리를 작성해 주고, 각 코드 줄마다 한국어로 주석을 상세하게 달아줘. 결과는 Markdown 테이블 형식으로 보여줘.

이렇듯
두려움과 불안을 마주하는 것은
나에게 중요한 질문을 찾게 해준다.
그리고 이 질문은 해답을 찾기 위한
좋은 시작점이 된다. 물론 몸과 마음이
건강하지 않을 때는 질문을 회피하기 쉽다.
특히나 마음이 힘들 때는 모든 게 다 어렵고,
귀찮다. 몸과 마음을 돌보는 건 그래서
아주 중요한 일이다.


- 김범준의 《나침반은 흔들리며 방향을 잡아나간다》 중에서 -


* 몸과 마음과 정신은 연결되어 있습니다.
어느 하나라도 지치면 다른 것도 영향을 받습니다.
우울감은 마음의 감기라 하지요. 혹여 몸과 마음에
우울한 한기가 들지는 않는지 두루두루 살펴야
합니다. 그래야 삶의 의문점에 대해 질문도
하고 답도 찾는 여유를 가질 수
있을 테니까요.

[python]  Faker 라이브러리로 Dummy 데이터 만들기

pip install Faker
    
    1.faker는 이름, 주소, 이메일, 전화번호 등 다양한 종류의 가짜 데이터를 만들어주는 파이썬 패키지입니다. 
       Faker 객체를 생성하고, 해당 객체가 제공하는 다양한 메소드를 호출해 원하는 형식의 데이터를 얻을 수 있어요.
    2.Faker는 국가별 언어 설정을 지원해요. 예를 들어, Faker('ko_KR')를 사용하면 한국어 이름, 주소, 주민등록번호 등 

       한국 특화된 데이터를 생성할 수 있습니다.

""" pip install Faker 

"""

from faker import Faker

# Faker 객체 생성
fake = Faker('ko_KR') # 'ko_KR'은 한국어 더미 데이터를 생성하도록 설정합니다.

# 기본 정보 더미 데이터 생성
print("--- 기본 정보 ---")
print("이름:", fake.name())
print("주소:", fake.address())
print("전화번호:", fake.phone_number())
print("이메일:", fake.email())
print("회사:", fake.company())
print("직업:", fake.job())
print("생일:", fake.date_of_birth())
print("-" * 20)

# 텍스트 및 문장 더미 데이터
print("--- 텍스트 ---")
print("문장:", fake.sentence())
print("단락:", fake.paragraph())
print("텍스트:", fake.text())
print("-" * 20)

# 숫자 및 날짜/시간 더미 데이터
print("--- 숫자/시간 ---")
print("정수:", fake.random_int(min=1, max=100))
print("날짜:", fake.date_this_year())
print("시간:", fake.time())
print("-" * 20)

# 금융 정보 더미 데이터
print("--- 금융 정보 ---")
print("신용카드 번호:", fake.credit_card_number())
print("통화 코드:", fake.currency_code())
print("-" * 20)

# 한국어(ko_KR)에서만 제공하는 특별한 더미 데이터
print("--- 한국어 특화 ---")
print("주민등록번호:", fake.ssn())
print("우편번호:", fake.postcode())
print("-" * 20)

# 여러 개의 데이터 생성
print("--- 사용자 목록 ---")
for _ in range(3):
    print({
        '이름': fake.name(),
        '이메일': fake.email(),
        '주소': fake.address(),
        '나이': fake.random_int(min=20, max=60),
    })
print("-" * 20)

그럼에도,
이렇게 매일 바닥을 치는 마음 중에도,
가슴 떨리게 가고 싶은 곳이, 가야 하는 곳이
있다. 아빠는 자전거를 타고 가보고 싶다고
했던 스페인의 산티아고 순례길. 아빠의
여권을 들고 아빠와 함께
걸어볼 생각이다.


- 황주하의《그 길 위의 모든 것들 고마워》중에서 -


* 사랑하는 사람이 가고자 하였으나
가지 못한 길, 내가 그 길을 걸으며 그와 함께
동행합니다. 그의 영혼이 함께 걸어주고 있을까요?
그렇게 믿으며 마음의 대화를 합니다.
그럴 수 있음에 참 감사합니다.