안녕 모두들! 여러분과 마찬가지로 저도 최근 인공 지능의 발전에 매료되었습니다. 일어나는 모든 발전을 따라잡아야 한다는 것을 깨닫고 개인적인 학습 여정을 시작하기로 결정하여 탄생했습니다! 이 시리즈를 통해 저는 LLM에 대해 배우고 블로그 게시물을 통해 아이디어, 실험, 의견, 동향 및 학습 내용을 공유할 것입니다. HackerNoon( 또는 내 개인 웹사이트 에서 여정을 따라가실 수 있습니다. 오늘 기사에서는 GPT-4의 도움으로 시맨틱 커널을 구축해 보겠습니다. . 저는 Nataraj입니다 100일의 AI가 여기) (여기) 이번 포스팅에서는 주어진 비즈니스 문제에 대해 AI를 사용하여 디자인 사고를 수행하는 방법을 살펴보겠습니다. 이 예를 위해 우리는 디자인 사고를 아래에 표시된 일련의 단계로 정의합니다. 또한 이 아이디어를 확장하여 더 많은 단계를 추가하고 이에 대한 논리를 작성할 수도 있습니다. 맥락을 설정하기 위해 최근 고객 피드백을 받은 의 예를 들어 AI 디자인 사고를 적용하고 비즈니스 개선 방법을 생각해 보겠습니다. 커피숍 Open AI의 gpt-4 모델을 사용하고 Microsoft의 Semantic Kernel을 사용하여 디자인 싱킹을 해보겠습니다. 그 과정에서 우리는 시맨틱 함수를 쉽게 재사용할 수 있도록 커널에서 플러그인 개념을 사용할 수 있는 방법도 탐색할 것입니다. 그럼 들어가 보겠습니다. : 1단계 - 커널 설정 첫 번째 단계는 로컬 .env 파일에서 Open AI의 비밀 키를 로드한 다음 새 커널 인스턴스를 생성하는 것입니다. 그런 다음 서비스를 커널에 추가합니다. OpenAIChatCompletion . 2단계 – 커피숍 비즈니스에 대한 사용 피드백 및 SWOT 분석을 추가합니다 # SWOT questions strength_questions = ["What unique recipes or ingredients does the coffee shop use?","What are the skills and experience of the staff?","Does the coffee shop have a strong reputation in the local area?","Are there any unique features of the shop or its location that attract customers?", "Does the coffee shop have a strong reputation in the local area?", "Are there any unique features of the shop or its location that attract customers?"] weakness_questions = ["What are the operational challenges of the coffee shop? (eg, slow service, high staff turnover, not having wifi)","Are there financial constraints that limit growth or improvements?","Are there any gaps in the product offering?","Are there customer complaints or negative reviews that need to be addressed?"] opportunities_questions = ["Is there potential for new products or services (eg, delivery, food along with coffee)?","Are there under-served customer segments or market areas?","Can new technologies or systems enhance the business operations?","Are there partnerships or local events that can be leveraged for marketing?"] threats_questions = ["Who are the major competitors and what are they offering?","Are there potential negative impacts due to changes in the local area (eg, construction, closure of nearby businesses)?","Are there economic or industry trends that could impact the business negatively (eg, increased ingredient costs)?","Is there any risk due to changes in regulations or legislation (eg, health and safety, employment)?"] # SWOT answers strengths = [ "Unique coffee recipe that wins top awards","Owner trained in Sicily","Strong local reputation","Prime location on university campus" ] weaknesses = [ "High staff turnover","Floods in the area damaged the seating areas that are in need of repair","Absence of popular mocha latte from menu","Negative reviews from younger demographic for lack of hip ingredients" ] opportunities = [ "Untapped work from anywhere potential as they dont have wifi","Growing local tech startup community","Unexplored online presence and order capabilities","Upcoming annual food fair" ] threats = [ "Competition from big coffee chains nearby","There's nearby street construction that will impact foot traffic","Rising cost of coffee beans will increase the cost of coffee","No immediate local regulatory changes but it's election season" ] # Customer comments some positive some negative customer_comments = """ Customer 1: The seats look really raggedy. Customer 2: The americano is the best on this earth. Customer 3: I've noticed that there's a new server every time I visit, and they're clueless. Customer 4: Why aren't there any snacks? Customer 5: I love the coffe blend they use and can't get it anywhere else. Customer 6: The dark roast they have is exceptional. Customer 7: why is there no wifi? Customer 8: Why is the regular coffee so expensive? Customer 9: There's no way to do online ordering. Customer 10: Why is the seating so uncomfortable and dirty? """ : 3단계 – 디자인 사고를 위한 플러그인 만들기 플러그인이란 무엇입니까? Semantic Kernel에는 Semantic Function의 입력을 정의하고 반복적으로 재사용할 수 있는 플러그인이라는 기능이 있습니다. 플러그인은 .json(LLM 및 입력 매개변수에 대한 구성 정보 포함) 및 .txt(사용자 정의 프롬프트 포함)라는 두 개의 파일로 구성됩니다. 디자인 사고 사용 사례를 위해 우리는 4개의 플러그인을 만들 예정입니다. 4개 플러그인 모두에 대한 코드를 찾을 수 있습니다. 여기에서 : 고객 피드백을 받아 감정을 분리하고 고객이 표현한 각 감정에 대해 간결한 요약을 제공합니다. 공감 : 공감 단계의 출력을 가져와서 마크다운 테이블에 분석을 분류합니다. 문제와 가능한 원인을 정의합니다. 정의 : 위 단계의 출력을 가져와 낮게 매달린 과일과 높게 매달린 과일이라는 두 개의 열이 있는 마크다운 테이블 형태로 아이디어를 생성합니다. Ideate : 이 플러그인은 이전 단계에서 생성된 아이디어를 가져와 저해상도 프로토타입을 제공하므로 솔루션을 테스트할 수 있습니다. PrototypeWithPaper 4단계 – 모든 것을 하나로 모으기: 이전 단계에서는 4개의 플러그인에 대한 코드를 제공했지만 디자인 사고의 맥락에서 해당 플러그인이 수행하는 작업을 설명했습니다. 나는 또한 그들이 생성할 출력을 표시했습니다. 그러나 우리는 실제로 코드에서 해당 플러그인을 호출하지 않았습니다. 이제 아래와 같이 해보겠습니다. ## access design thiking plugin pluginsDirectory = "./plugins-sk" pluginDT = kernel.import_semantic_skill_from_directory(pluginsDirectory, "DesignThinking"); async def run_designthinking_async(): my_result = await kernel.run_async(pluginDT["Empathize"], pluginDT["Define"], pluginDT["Ideate"], pluginDT["PrototypeWithPaper"], input_str=customer_comments) display(my_result) asyncio.run(run_designthinking_async()) 이전 단계에서 4개 단계 모두가 생성한 출력을 이미 확인했습니다. 커널이 단일 호출에서 하나의 플러그인을 차례로 호출하는 것이 얼마나 간단한지 확인하십시오. 결론적으로 우리가 한 일은 다음과 같습니다. 우리는 사용자 정의 프롬프트를 작성하고 이를 플러그인으로 만들어서 라는 폴더에 넣었습니다. 그런 다음 커널을 사용하여 커피숍에 대한 SWOT 분석 및 고객 피드백을 사용하여 호출했습니다. 이제 SWOT 분석을 변경하고 다른 비즈니스 문제에 대한 고객 피드백을 받아 디자인 사고를 수행하고 문제를 해결하기 위한 MVP 솔루션을 생각해 낼 수 있습니다. plugins-sk 핵심에는 4개의 사용자 정의 프롬프트가 있지만 이 방법은 커널이 AI를 사용하여 복잡한 목표를 개발하고 플러그인을 사용하여 관리하기 쉽게 만드는 방법을 강조합니다. 이것이 AI 100일 중 10일차의 내용입니다. 나는 대형 기술 분야에서 일어나는 모든 일 뒤에 숨어 있는 2차 통찰력에 대해 이야기하는 Above Average라는 뉴스레터를 작성합니다. 기술 분야에 종사하고 평범해지고 싶지 않다면 . 구독하세요 AI 100일에 대한 최신 업데이트를 보려면 , 또는 ** **에서 나를 팔로우하세요. 기술 분야에 종사하는 분이라면 제 기술 전문가 커뮤니티에 가입하는 데 관심이 있으실 것입니다. Twitter LinkedIn HackerNoon 여기에서 이전 AI의 100일, 9일차: AI가 귀하의 비즈니스 아이디어에 대한 SWOT 분석을 생성할 수 있습니까?
