[Harness] 프롬프트 엔지니어링의 종말: 이제 'AI 아키텍처'가 성능을 결정합니다 | 마법의 프롬프트 대신 AI 시스템을

00:00 다중 에이전트 프롬프트 엔지니어링의 종말과 AI 하네스 아키텍처로의 진화 필요성
01:26 프롬프트 공동 최적화의 한계와 단순한 '노이즈 쫓기'식 입력의 무의미함
02:59 복잡한 종속성 탐색에 따른 무의미한 연산 비용 낭비와 독립적 탐색의 효율성
03:52 구조화된 출력이나 특정 루브릭 기반 추론 등 프롬프트 최적화가 가치를 발휘하는 특정 순간
05:08 코어 LLM을 감싸는 'AI 헬퍼 링' 구조와 다단계 데이터 정제 파이프라인의 개념
06:50 홍콩 헬스케어 사례를 통해 본 4단계 D-RAG 기반 AI 어시스턴트 시스템
07:50 파이프라인 1단계: 인간의 모호한 질문을 분석하여 탐색 가능한 하위 쿼리로 분할
09:18 파이프라인 2단계: 다중 라운드 명확화를 통해 사용자의 진정한 의도를 파악하는 AI의...
10:59 파이프라인 3단계: 환각 방지를 위한 일반 웹 검색 지식과 지역 특화 로컬 데이터의 융합
12:20 시스템 아키텍처 설계에 따른 AI 성능 지표 비교 및 Full D-RAG의 우수성
14:41 파이프라인 4단계: 조정자(Reconciler) 알고리즘을 이용한 신뢰도 기반 최종 ...
16:51 단일 명령어에 집착하던 과거에서 벗어나 체계적인 데이터 구조 설계로의 전환
18:07 성공적인 컴파운드 AI 활용을 위한 3가지 행동 강령: STOP, CHECK, BUILD