"Taking AI to the playground: LinkedIn combines LLMs, LangChain and Jupyter Notebooks to improve prompt engineering"라는 제목의 VentureBeat 기사는 LinkedIn이 어떻게 고급 AI 기술을 활용하여 프롬프트 엔지니어링을 향상시키고 있는지를 다룹니다. 다음은 기사의 요약 내용입니다.

AI 기술 통합
LinkedIn은 대형 언어 모델(LLMs), LangChain, Jupyter Notebooks를 결합하여 프롬프트 엔지니어링을 위한 보다 효과적이고 사용자 친화적인 환경을 조성하고 있습니다. 이 통합의 목표는 사용자가 생성 AI 모델과 작업하기 쉽게 만드는 것입니다.

Jupyter AI와 Jupyter Notebooks
이 기사에서는 Jupyter Notebooks를 생성 AI 놀이터로 바꾸는 Jupyter AI의 사용을 강조합니다. Jupyter AI는 AI21, Anthropic, AWS, Cohere, OpenAI와 같은 다양한 LLM 제공업체를 지원하며, LangChain을 사용하여 여러 모델과 제공업체를 지원합니다. 이 설정을 통해 사용자는 Jupyter Notebooks 내에서 채팅 인터페이스나 마법 명령어를 통해 AI 모델과 상호작용할 수 있습니다.

LangChain과 모델 지원
LangChain은 모든 인기 있는 LLM과 제공업체를 지원하는 데 중요한 역할을 하며, 사용자가 새로운 모델에 접근할 수 있게 합니다. 이 프레임워크는 로컬 모델 사용을 허용하여 개인 정보 보호와 유연성을 개선합니다.

프롬프트 엔지니어링과 사용자 인터페이스
이 통합은 보다 직관적이고 강력한 인터페이스를 제공함으로써 프롬프트 엔지니어링을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 사용자는 Jupyternaut라는 채팅 UI와 대화할 수 있으며, 이는 코드 설명, 오류 수정, 내용 요약 및 자연어 프롬프트로부터 전체 노트북 생성 등을 지원합니다. 이 인터페이스는 로컬 파일에 대해 학습하고 질문을 할 수 있도록 임베딩 모델을 사용합니다.

윤리적 및 개인 정보 보호 고려사항
이 기사는 Jupyter AI가 책임 있는 AI와 데이터 개인 정보 보호를 염두에 두고 설계되었음을 강조합니다. 시스템은 명시적으로 요청할 때만 LLM에 연락하며, 사용자 데이터는 동의 없이 읽거나 전송하지 않습니다. 모델이 생성한 콘텐츠에 대한 메타데이터는 각 AI 생성 코드 셀에 저장되어 투명성과 추적이 가능하게 합니다.

요약하자면, LinkedIn의 접근 방식은 LLMs, LangChain, Jupyter Notebooks의 강점을 결합하여 프롬프트 엔지니어링을 위한 강력하고 사용자 친화적인 환경을 조성하면서 윤리적 고려사항과 데이터 개인 정보 보호를 우선시합니다.