NOUL · CHOICE · SCORE
알맞은 질문 유형을 선택합니다
예/아니요 판단에는 Noul, 후보 중 하나를 선택할 때는 Choice, 순서가 있는 단계로 평가할 때는 Score를 사용합니다. 컨텍스트를 텍스트, 딕셔너리, 리스트 형태로 전달하고, 질문 ID로 답을 조회합니다.
Jev로 시작하는System One 모델
결정 모델과 Python SDK 실전 입문
Jev에 관련 컨텍스트와 명확한 질문을 전달하고, 타입이 정해진 답을 Python 코드에서 사용하는 법을 실전 예제로 익힙니다.
- VIDEOS
- 9
- DURATION
- 48M
- CHAPTERS
- 03
- PILLAR
- AI 엔지니어링 기초
질문을 정의하고, 답을 활용합니다.
결정을 정의하고, 결과를 해석하고, 애플리케이션 로직에 연결하는 법을 배웁니다.
애플리케이션은 여러 이메일 주소 중 하나를 선택하거나, 문서에서 관련 문단을 찾거나, 버그의 심각도를 평가해야 할 때가 있습니다. Jev는 이렇게 답의 범위가 정해진 질문에 코드에서 바로 사용할 수 있는 답을 반환합니다.
강의에서는 실전 예제를 통해 TypeSafe Python SDK를 익힙니다. 상태를 전달하고, 선택지와 평가 기준을 정의하고, 타입이 정해진 답을 조회하며, 애플리케이션의 다음 동작을 결정하기 전에 답의 불확실성을 확인하는 법을 다룹니다.
더 좋은 프롬프트가 아닌,
더 나은 방식을 배웁니다
STATE · CANDIDATES · CRITERIA
실제 입력으로 결정을 내립니다
Python으로 찾은 이메일 주소 중 영수증을 보낼 주소를 선택하고, 정의한 척도로 긴급도를 평가합니다. 명시적인 선택지, 해당하는 답이 없을 때의 대체 선택지, 각 답의 의미를 설명하는 기준을 제공합니다.
SEMANTIC FIND · JSON · TYPED RESPONSES
여러 판단을 코드에서 결합합니다
문서에 답이 실제로 있는지 확인하면서 관련 문단을 찾습니다. 독립적인 질문 여러 개를 한 번의 요청으로 보내 그 결과를 Python에서 결합하고, 타입이 정해진 응답 속성과 구조화된 JSON 컨텍스트를 사용합니다.
PROBABILITIES · CONFIDENCE · VALIDATION
조치하기 전에 불확실성을 해석합니다
심각도 점수, 단계별 확률, 신뢰도를 확인합니다. 이 수치를 기준으로 추가 설명을 요청할 시점을 결정하고, 신뢰도가 높은 답도 작업에 맞는지 검증해야 하는 이유를 이해합니다.
이런 분들에게
추천합니다
애플리케이션에 AI 결정 기능을 추가하려는 Python 개발자
코드에서 바로 사용할 수 있는 분류, 후보 선택, 평가 결과가 필요하고, 직접 실행할 수 있는 실전 예제로 SDK를 배우고 싶은 분.
결정 모델을 적용해 보고 싶은 개발자
타입이 정해진 질문과 범위가 정해진 답의 장점, 애플리케이션 로직에 적용하는 방법, 결정 모델이 유용한 상황을 이해하고 싶은 분.
불확실한 결과를 다뤄야 하는 빌더
더 명확한 기준을 정의하고, 확률을 확인하고, 애플리케이션이 다음 단계로 진행하기 전에 추가 정보가 필요한지 판단하고 싶은 분.
상세 커리큘럼
3 chapters · 9 lectures · 48 minutes
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