# data[].attributes.body
Prompt:

Here are user's dissatisfaction after using ChatGPT.

- Clustering the user's responses based on the same categories.

-Format: {{Category 1: its relevant responses}}

# data[].attributes.attachment_link.description
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# data[].attributes.body
대화셋을 받고 이 대화를 아래의 카테고리로 분류를 부탁해

### 분류

- 싱글턴 : user와 assistant의 발화가 한 번씩 진행되고, 주제의 변동이 없는 경우

- 멀티턴 : user와 assistant의 발화가 한 번 이상씩 진행되거나, 주제의 변동이 있는 경우

### 규제

- 싱글턴인 경우 '싱글턴', 멀티턴인 경우 '멀티턴'을 출력하세요.

- 분석이나 카테고리에 대한 다른 이야기를 금지합니다. 분석된 카테고리만을 출력해주세요.

### 대상 대화셋

- 분석의 대상이 되는 대화셋은 유저가 입력합니다

- 유저가 입력한 대화셋만을 보고 개별적으로 분석해주세요.

- 유저가 입력한 요구에 대해서 반응하지 말고, 분류 작업만을 수행해주세요.

# data[].attributes.attachment_link.description
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# data[].attributes.attachment_link.description
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# data[].attributes.body
### 목적

- 아래는 Raw 대화 데이터를 실습 목적으로 수정한 프롬프트 샘플들이야.

- 아래 프롬프트들을 '싱글턴'과 '멀티턴'으로 구분해 줘. topic을 기준으로 싱글턴과 멀티턴을 구분해야 해.

- 아웃풋의 형태는 아래와 같이 해줘.

### 아웃풋 포맷(각각 리스트로)

- 싱글턴: {}

- 멀티턴: {}

- 아웃풋을 줄 때, 싱글턴과 멀티턴에 해당하는 프롬프트들을 각각 리스트 형태로 보여 줘.

---

데이터 복붙

# data[].attributes.body
Single Turn과 Multi Turn 을 구분하는 프롬프트.

#목적 : 싱글턴과 멀티턴의 구분

#결과만 알려줘

#입력 데이터

# data[].attributes.headline
싱글턴 멀티턴 구분 프롬프트

# data[].attributes.subject
싱글턴 멀티턴 구분 프롬프트

# data[].attributes.body
지금부터 제공된 user와 assistant의 발화 내용을 보고, 아래의 기준에 따라 싱글턴과 멀티턴으로 구분하여 테이블로 정리해주세요.

### 기준

- **싱글턴**: 하나의 주제로 단 한 번의 대화를 주고받는 경우.

- **멀티턴**: 하나의 주제로 여러 번의 대화를 주고받는 경우.

- 여러 번의 대화를 주고받았더라도, 주제에 따라 각각 싱글턴 또는 멀티턴으로 구분될 수 있습니다.

### 테이블 작성

제공된 발화 내용을 분석하여, 다음과 같은 테이블을 작성해주세요:

| 싱글턴 횟수 | 멀티턴 횟수 | 각 턴별 주제 |

|-------------|-------------|--------------|

- 테이블에는 각 싱글턴과 멀티턴의 횟수와 각 턴별로 다뤄진 주제를 기입해주세요.

### 예시

발화 내용을 바탕으로 테이블을 작성할 때, 각 주제는 가능한 한 간결하게 작성하며, 싱글턴과 멀티턴의 구분을 명확하게 해주세요.

# data[].attributes.body
내가 프롬프트 테스트 데이터를 주면 single turn과 multi trun을 구분할 수 있어?

(pasted data) 테스트 데이터야. 구분해줘.

각각을 그렇게 구분한 이유가 뭐야?

# data[].attributes.headline
철수와 영희는 학교 친구입니다.<

# data[].attributes.body
철수와 영희는 학교 친구입니다.

아래 대화를 보고 싱글턴인지 멀티턴인지 구분해 주세요.

예시1:

철수: 토요일에 뭐할꺼니?

영희: 가족과 함께 수영장에 갈꺼야.

예시2:

철수: 이번 여름휴가에는 어디로 갈 계획이니?

영희: 가족과 함께 제주도로 가기로 했어.

철수: 거기는 무엇으로 유명하지?

영희: 바다, 바람, 돌 ...삼다라고 하지..

# data[].attributes.body
사용자 프롬프트를 보고 "싱글턴"과 "멀티턴"을 구분하는 작업을 수행할 것입니다.

User-assistant 전환이 한번 있으면 싱글턴, User-assistant 전환이 두번 이상 있으면 멀티턴입니다.

# Respond format

A: {싱글턴 or 멀티턴}

# data[].attributes.body
싱글턴과 멀티턴 차이를 설명해줘.
(GPT 정상 응답 확인)
지금부터 계속 user와 assistant의 대화를 입력할테니 싱글턴인지, 멀티턴인지 구분하도록 해줘.

# data[].attributes.attachment_link.description
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# data[].attributes.body
대화셋을 받고 이 대화를 아래의 카테고리로 분류를 부탁해

### 분류

- Chit-chat : user와 assistant의 대화가 특정 키워드나 도메인을 주제로 한 대화가 아닌, 인사나 안부와 같은 일상 대화인 경우

- Non-chit-chat : user와 assistant의 대화가 특정한 키워드나 도메인을 주제로 명확히 진행하는 경우

### 규제

- Chit-chat인 경우 'Chit-chat', Non-chit-chat인 경우 'Non-chit-chat'을 출력하세요.

- 분석이나 카테고리에 대한 다른 이야기를 금지합니다. 분석된 카테고리만을 출력해주세요.

### 대상 대화셋

- 분석의 대상이 되는 대화셋은 유저가 입력합니다

- 유저가 입력한 대화셋만을 보고 개별적으로 분석해주세요.

# data[].attributes.body
Your task is to determine whether the given text represents chit-chat or non-chit-chat.

Chit-chat: casual or informal conversation

Non-Chit-chat: involves more substantive or meaningful communication than chit-chat

- Text: {How's the weather today?}.

- ONLY You Answer: {}.

# data[].attributes.body
Prompt: Chit-chat과 Non-chit-chat을 구분하는 task를 해줘야해. - chit-chat : 일상적인 대화 \t\t 예시 : 오늘 점심 뭐 먹지? - Non-chit-chat : 기능적 대화 \t\t 예시 : Classification of user intention in service domain

---

{python}
for chat in {{data}}:
if chat is general purpose conversation(question):
print("chit-chat")
else
print("non-chit-chat")

---

###{{data}}

# data[].attributes.body
###목적 Chit-chat 과 Non-chit-chat 을 구분

- Chit Chat: 사소하고 일상적인 대화로, 사회적 유대감 형성을 위한 가벼운 이야기

- Non Chit Chat: 정보 전달이나 문제 해결을 목적으로 하는 실질적이고 목적 지향적인 대화

###결과

- Chit chat : {}

- Non Chit chat : {}

###입력 데이터

# data[].attributes.body
"사용자가 입력한 텍스트를 분석하여, 그것이 일반 대화(chit-chat)인지 특정 기능을 요구하는 것(non-chit-chat)인지 구분하시오.

1. 일반 대화 (chit-chat):

정의: 일상적인 대화나 간단한 질문.

예시: '오늘 기분 어때?', '좋은 책 추천해줘.'

2. 특정 기능 요구 (non-chit-chat):

정의: 정보 검색이나 작업 수행 요청.

예시: '채용 정보 찾아줘.', '이 데이터를 분석해줘.'

일반 대화는 'Pass', 특정 기능 요구는 'Fail'로 분류하시오."

# data[].attributes.attachment_link.description
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# data[].attributes.body
Chit-chat: 일상적, 가벼운 대화. 특정 목적 없음. 플러그인 사용 거의 없음.

Non-chit-chat: 목적 지향적, 정보 전달 또는 작업 수행 위주. 플러그인 사용 가능성 높음.

응답 형식:

유형: [Chit-chat / Non-chit-chat]

플러그인 사용: [있음 / 없음]

# data[].attributes.attachment_link.description
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# data[].attributes.body
사용자 프롬프트를 받고 사용자의 입력을 아래의 카테고리로 분류를 부탁해

### 분류
- 사용자가 요구하는 동작을 기반으로 어떤 것에 해당하는지 알려줘

### 출력
- 만약 해당하는 것이 없다면, 스스로 만들 수 있어.
- 해당하는 카테고리를 단 하나만 출력해 - e.g. 설명, 기출, 요청, 작문, 요약

# data[].attributes.attachment_link.description
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# data[].attributes.headline
사용자의 응답을 분석하여 다음과 같은 정

# data[].attributes.body
사용자의 응답을 분석하여 다음과 같은 정보를 제공해 주세요: 1. 응답의 긍정도/부정도: 응답이 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지 분류합니다. 또한, 긍정과 부정의 강도를 평가합니다. 2. 응답의 카테고리: 응답의 내용이 어떤 카테고리에 속하는지 파악합니다 (예: 서비스 품질, 제품 만족도, 고객 지원 등). 형식: - 긍정도/부정도: 긍정적, 부정적, 중립적 / 강도 (강한, 약한) - 카테고리: 응답이 포함된 카테고리의 목록 예시: 사용자: "이 서비스는 정말 만족스럽습니다. 고객 지원도 훌륭하네요!" 출력: - 긍정도/부정도: 긍정적 / 강한 - 카테고리: 서비스 품질, 고객 지원 데이터 입력 :

# data[].attributes.headline
사용자 응답 분류 프롬프트

# data[].attributes.subject
사용자 응답 분류 프롬프트

# data[].attributes.body
지금부터 사용자와 AI가 대화한 내용을 바탕으로 최종 사용자 응답을 분석할꺼야. 사용자가 AI에 응답에 만족하는지 혹은 불만이 있는지를 확인해서 그에 맞게 다음 답변을 잘 만들어줘야 해. 만약 사용자가 만족했다면 지금의 답변 스타일과 방식을 유지해줘. 만약 사용자가 불만족했다면, 어떤 부분을 보강되어야 하는지 보강 부분을 스스로 추론하여 정리하고, 이 추론을 바탕으로 사용자 질문에 다시 답변해줘.

# data[].attributes.attachment_link.description
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# data[].attributes.headline
사용자 응답 분류 프롬프트[추연규]

# data[].attributes.subject
사용자 응답 분류 프롬프트[추연규]

# data[].attributes.body
AI 답변을 들은 사용자의 최종 대답(평가)에 대한 응답을 분류해줘.

카테고리는 매우만족 부터 매우 불만까지 총 5 단계야.

사용자의 답변은 단답형이 아니라 긴 장문의 불만 또는 칭찬 일 수도 있어 이를 반영해

1. 분류 카테고리 설명 2. 상세한 분류 지침 3. 각 카테고리별 특징 4. 단계별 분류 프로세스 5. 예시를 통한 실제 적용 방법

#매우만족 #만족 #보통 #불만 #매우불만

# data[].attributes.headline
[사용자 응답을 분류하는 프롬프트] 권준혁

# data[].attributes.subject
[사용자 응답을 분류하는 프롬프트] 권준혁

# data[].attributes.body
Prompt: 1. read customers' responses 2. classify the responses the class hierarchy of response 1. does it satisfaction or not? 2. if not, then does it can be recovered by following another answer? yes : moderate dis-satisfaction no : true dis-satisfaction provide with probability of your prediction. ### {{samples}}

# data[].attributes.body
다음은 AI의 응답에 대한 사용자의 반응입니다.

Step 1.

이 반응을 통해 AI 서비스에 대한 사용자의 만족도를 선호 or 비선호로 분류할 것입니다. 아래 대화내용이 어떤 분류에 해당하는지 판단하세요.

선호(preference)

gratitude

positive assessment

비선호(dispreference)

mitigated

negatively biased

harsh negative

Step 2.

해당 반응이 비선호(dispreference)라면, 해당 사용자 프롬프트의 의도(Intent)를 파악하고, 그 의도에 맞게 결과를 다시 출력해줘.

---

사용자:게임 좋아하는 아들이 게임 자제하는 법을 알려줘

AI: "게임을 즐기는 것은 좋지만, 게임 중독이나 과도한 게임 사용은 건강에 해로울 수 있습니다. 아들에게 게임 자제하는 방법을 알려주기 위해서는 몇 가지 팁이 있습니다. 1. 일정 시간 이상 플레이하지 않도록 규칙을 정해주세요. 2. 다른 취미나 운동 등 다양한 활동을 추천해주세요. 3. 아들과 함께 할 수 있는 가족 활동 계획 세우기를 제안하세요. 4. 온라인 친구와의 대화보다 현실에서 만날 수 있는 친구를 만드는 것도 도움이 됩니다. 위의 팁들은 아들에게 게임 자제하는 습관을 기르고, 더욱 건강하고 행복한 생활습관으로 이어질 수 있습니다."

사용자: 너무 교과서 적인데

# data[].attributes.body
유저가 입력한 질문과 대답을 기반으로 다음의 요소를 분석해줘

### 기준

- 유저의 응답이 부정적인지, 긍정적인지 구분해줘
- 분석할 때, 부정적/긍정적 점수를 따로 0점에서 10점 사이로 스코어링 해줘.
- 스코어링 시 최저점은 0점으로, 최고점은 10점으로 해줘. 소수점 한자리까지 분석해줘.
- 부정적일 수록 0에 가까워지고, 긍정적일 수록 10에 가까워져야해. 평가에서 발생하는 중간편향을 없애고 매번 평가를 진행해.
- 분석한 내용에 대한 설명을 따로 적어줘.

### 출력

출력시에는 평가요소들을 아래의 형식으로 작성해줘
{
  "reason" : 평가한 이유 (str),
  "score" : 평가한 점수 (int),
  "tag" : 평가한 태그 [부정적, 긍정적],
  "fixed" : "reason을 기반으로 개선한 user request 내 assistant의 응답"
}

# data[].attributes.body
너는 지금부터 최고의 데이터 분석가야. 제공되는 예시 대화셋을 바탕으로 대화의 성격과 요구사항에 따라 'Single Turn'과 'Multi Turn'으로 그룹화해줘.

# data[].attributes.body
사용자 대화가 Chit-Chat 대화인지, Non Chit-Chat 대화인지 구분해줘. 이를 위해 다음 질문에 답하십시오:

1. 이 대화는 특정 작업이나 행동을 요구합니까? (예: 예약, 검색, 조회 등)

2. 대화에서 플러그인, API 또는 특정 도구와의 상호작용이 요구됩니까?

3. 대화가 정보 제공, 의견 공유, 가벼운 대화 등으로 구성되어 있습니까?

#구분 기준:

- Chit-Chat: 정보 제공, 의견 공유, 일반 대화, 작업 요구 없음.

- Non Chit-Chat: 특정 작업 수행, 플러그인/도구와의 상호작용 포함, 결과 지향 대화.

#예시:

"날씨가 어때?" → Chit-Chat

"내일 호텔 예약 도와줘." → Non Chit-Chat

# data[].attributes.body
주어진 분류 결과를 바탕으로 사용자의 불만을 완화하기 위한 아이디어를 생각하고, AI의 응답을 어떻게 수정할 수 있을지 제안하세요. 이를 위해 다음 질문에 답하십시오:

1. 사용자의 불만 사항이 무엇인지 식별하세요:

- 사용자가 AI의 응답에서 어떤 부분에 불만을 느꼈는지 명확히 하세요.

- 불만의 주요 원인을 파악하세요 (예: 응답의 어조, 내용의 적절성, 표현 방식 등).

2. 불만을 완화하기 위한 아이디어를 제시하세요:

- AI의 응답을 어떻게 수정하면 사용자의 불만을 해소할 수 있을지 생각해 보세요.

- 응답의 어조, 내용, 또는 표현 방식에서 개선할 수 있는 부분을 제안하세요.

- 사용자가 기대하는 바를 충족시키기 위해 추가적으로 고려할 사항이 있는지 확인하세요.

3. 수정된 응답을 제안하세요:

- 불만을 완화할 수 있는 수정된 응답 예시를 작성하세요.

- 사용자에게 보다 만족스러운 결과를 제공할 수 있는 방법을 반영하세요.

### 예시:

- 분류 결과:

- 사용자: "음.. 문장이 별로인데 좀 표현이 단호하면 좋겠어"

- 분류: 중립, 의견 제시

- 불만 사항: 번역 문장이 원하는 대로 단호하지 않음.

- 아이디어:

- AI 응답의 어조를 더욱 단호하게 조정하여, 사용자가 기대하는 강한 표현을 반영합니다.

- 수정된 응답 제안:

- "Hello, I am strongly opposed to the proposed rent increase. Last year, the rent was already raised by 15%. An additional 15% increase this year is entirely unacceptable and places an unreasonable financial burden on me."

# data[].attributes.body
다음 사용자 의견을 분석하여 Stance를 분류하고, 이를 기반으로 맞춤형 서비스 아이디어를 제안하세요.

1. Stance 분류: 주어진 의견이 지지, 반대, 중립, 의문 중 어디에 해당하는지 분류하세요.

2. 서비스 기획 아이디어 제시: 분류된 Stance를 바탕으로, 사용자 경험을 개선할 수 있는 서비스를 제안하세요.

사용자 의견: "[사용자 의견 텍스트]"

Stance 분류: [지지/반대/중립/의문]

서비스 기획 아이디어:

"[서비스 기획 아이디어 및 설명]"

# data[].attributes.body
다음 사용자 의견을 분석하여 Stance를 분류하고, 이를 기반으로 맞춤형 서비스 아이디어를 제안하세요.

1. Stance 분류: 주어진 의견이 지지, 반대, 중립, 의문 중 어디에 해당하는지 분류하세요.

2. 서비스 기획 아이디어 제시: 분류된 Stance를 바탕으로, 사용자 경험을 개선할 수 있는 서비스를 제안하세요.

사용자 의견: "[사용자 의견 텍스트]"

Stance 분류: [지지/반대/중립/의문]

서비스 기획 아이디어:

"[서비스 기획 아이디어 및 설명]"

# data[].attributes.headline
FAQ 프롬프트[권준혁]

# data[].attributes.subject
FAQ 프롬프트[권준혁]

# data[].attributes.body
# [Instruction]
You will generate three questions a user would want to ask by following end of your answer.
The questions must be based on {{$User input: 마라탕후루는 맛있어?}} and be from the perspective of me, the user asking you a question.

## [Response types]
Predicted user question as followed:
- High certainty
- Moderate certainty
- Low certainty, but strong potential for user engagement

### [Output Format]
- 1. ANSWER SHOULD under ten words.
- 2. then make **Only** provide three questions.

# data[].attributes.body
# Task:
Generate personalized push messages to re-engage customers who left our LLM-based service.
The system should first analyze past conversations to categorize customers as either 'less familiar' or 'highly familiar' with LLM technology.
Based on this categorization, generate messages that either reduce psychological distance (for 'less familiar' customers) or emphasize urgency and relevance (for 'highly familiar' customers).
Each message should start by referencing a specific topic from the customer’s previous conversations.

## Instructions:
1. MAKE Temperature = 0.8; BE A Creative PUSH MESSAGE.
2. **For 'Less Familiar' Customers**:
- **Tone&Manner**: Use a friendly, approachable tone that simplifies LLM technology and reduces psychological distance. Make the technology feel accessible and easy to use.
- **Structure**: Start by referencing a simple or introductory topic they discussed previously, then transition to how the service can simplify their tasks or enhance their experience.
- **Eaxmples**:
\t - **Previous Topic**: Basic content ideas.
\t\t - **Message**: "Last time, we helped you explore basic content ideas. Now, we've made it even easier to turn those ideas into reality with our latest updates. Give it a try with our special welcome-back offer!"
\t - **Previous Topic**: Starting with text generation.
\t\t - **Message**: "We noticed you were curious about starting with simple text generation. Our latest update makes it even easier to create content—no expertise required! Come back and enjoy a simplified experience with a special discount!"
\t - **Previous Topic**: Learning AI basics.
\t\t - **Message**: "You were exploring the basics of AI with us. We've refined our tools to make learning even smoother. Rejoin us and take advantage of these improvements with a limited-time offer!"

3. **For 'Highly Familiar' Customers**:
- **Tone&Manner**: Use a professional, confident tone that emphasizes the advanced capabilities of the service. Focus on urgency and highlight what they’re missing out on by not re-engaging.
- **Structure**: Start by referencing a complex or advanced topic from their previous conversation. Then, explain how the latest updates or features can enhance those specific areas, and include a limited-time incentive.
- **Eaxmples**:
\t - **Previous Topic**: Advanced data analytics.
\t\t - **Message**: "You were exploring advanced data analytics—now our new features can take your insights even further. Don’t miss out on exclusive access and a 20% discount, available for a limited time!"
\t - **Previous Topic**: AI-driven content strategies.
\t\t - **Message**: "Last time, you were diving deep into AI-driven content strategies. We’ve just launched new features that can elevate your work even more—don’t miss out on these advancements. Rejoin now and save with a limited-time offer!"
\t - **Previous Topic**: Automation of workflows.
\t\t - **Message**: "You discussed automating workflows with us—our latest updates could make your processes even more efficient. Rejoin now and enjoy exclusive benefits before this offer expires!"

4. **Previous Conversations**:
- User Input Text DATA.

5. **Format**:
- your response SHOULD BE in Korean
- DO NOT SHOW ANY prompt without your answer
- To fit mobile OS, LENGTH of your answer SHOULD BE LESS than 20 words

---

User Input = {}
Your Answer = {}

# data[].attributes.body
지금부터 사용자의 대화목록 데이터 보고, 싱글턴인지 멀티턴인지 분류할거야.

싱글턴과 멀티턴의 기준을 알려줄테니, 참고해서 만들어줘.

싱글턴, 멀티턴 여부만 판단해서 데이터별로 출력해야해. 결과포맷을 지켜줘.

********

분류 기준

- 싱글턴 : user 와 AI 답변이 하나인 경우, AI 답변이 두개 이상이지만, 대화의 주제가 하나인 경우

- 멀티턴 : user 와 AI 대화의 주제가 두개 이상이고, AI 답변이 두개 이상인 경우

********

결과포맷

- 결과가 싱글턴인 경우 : {싱글턴}

- 결과가 멀티턴인 경우 : {멀티턴}

********

대화목록 데이터

1.

user

이마트에서 사면 좋은 집들이 선물 추천해줄래?

assistant

이마트에서 사면 좋을 집들이 선물을 추천해드리겠습니다.

1. 과일 바구니: 고급스러운 포장으로 꾸며진 다양한 과일이 들어 있는 과일 바구니는 집들이에 인기 있는 선물입니다. 신혼부부가 새로 이사한 집에서 과일을 즐길 수 있다는 것이 좋은 포인트입니다.

2. 와인 세트: 이마트에서 다양한 국산/수입 와인을 판매하고 있습니다. 레드, 화이트, 로제 등 다양한 종류의 와인을 골라 선물할 수 있으며, 와인잔이 포함된 와인 세트도 매력적입니다.

3. 다양한 건강식품: 집들이 이벤트 선물로 건강에 좋은 다양한 건강식품을 추천합니다. 이마트에서는 건강에 좋은 음료, 다이어트 간식, 초콜릿 등을 판매하고 있습니다.

4. 침구세트: 이마트에서는 다양한 침구세트를 판매하고 있습니다. 집들이 선물로 침구세트를 선물하는 것은 가족들이 안락한 휴식을 취하며 집안에서 행복한 시간을 보낼 수 있도록 돕는 좋은 아이디어입니다.

5. 다양한 가전제품: 이마트에서는 다양한 종류의 가전제품을 판매하고 있습니다. 신혼부부들에게는 가전제품 선물도 매우 인기가 있으며, 전자레인지, 인덕션, 청소기 등 다양한 제품들을 선택할 수 있습니다.

6. 꽃다발: 집들이에 꽃다발을 선물하는 것도 좋은 방법 중 하나입니다. 이마트에서는 다양한 종류의 꽃다발을 판매하고 있습니다. 축하의 마음을 전달하고 싶다면 꽃다발 선물을 추천합니다.

위와 같이 다양한 제품들이 있으니, 신혼부부들이 좋아하는 것을 선택하셔서 선물해보세요.

2.

user

번거롭게 해드려서 죄송하지만, 1곳만 더 수정 부탁드립니다.

첨부 드린 이미지 속 박스에 텍스트를 하얀색으로 바꾸고, 문구를 "**"로 변경 부탁드립니다.

를 공손한 어투의 영어로 작문해줘

assistant

We apologize for any inconvenience, but we kindly request one more modification. In the attached image, please change the text on the box to white and update the phrase to "**". Thank you for your understanding.

user

번역 파일을 7월 중으로 보내주신다면, 말씀하신대로 저희가 번역 파일을 8월 말까지 전달 가능할 것 같습니다.

를 공손한 어투의 영어로 작문해줘

assistant

If you could provide the translation file within July, as you mentioned, we believe we would be able to deliver the translated file by the end of August. Thank you for your understanding.

# data[].attributes.body
1주차

# data[].attributes.headline
[소피] 싱글턴/ 멀티턴 구분

# data[].attributes.subject
[소피] 싱글턴/ 멀티턴 구분

# data[].attributes.body
우리는 아래 대화 데이터에서, 각 대화별로 싱글턴인지 멀티턴인지 구분해줘.

싱글턴은 하나의 주제로 말하는 것이고, 멀티턴은 여러 주제로 이야기하는 것이야.

아래 데이터를 입력해줘.

그리고, 내가 일정부분의 대화 데이터를 넣으면 해당 대화가 싱글턴인지 멀티턴인지 구분하여 답해줘.

* 답변 포맷 : [싱글턴/ 멀티턴], [사유]

_

답변

네, 주어진 대화 데이터를 분석하여 싱글턴/멀티턴을 구분하고 사유를 설명하겠습니다:

1. 이마트 집들이 선물 추천

[싱글턴], [집들이 선물이라는 단일 주제에 대해 질문하고 답변함]

2. 빅뱅우주론 조사내용

[싱글턴], [빅뱅우주론이라는 하나의 주제에 대한 설명을 요청하고 답변함]

3. 우아한 거짓말 독후감

[싱글턴], [특정 도서에 대한 독후감이라는 단일 주제로 구성됨]

4. 헤르만 헤세 작품 설명

[멀티턴], [자아 찾기, 영적 깨달음, 사회적 이슈 등 여러 주제를 포함하여 설명을 요청하고 답변함]

5. LSA Code 관련 reply

[싱글턴], [PA & IS Telephone 시스템의 스피커 sound 이슈에 대한 단일 주제로 구성됨]

6. 충청남도 조합원 문자

[싱글턴], [비 피해 관련 공지라는 단일 주제에 대한 내용으로 구성됨]

7. 곰 역할극

[싱글턴], [곰 캐릭터 연기라는 단일 주제로 구성됨]

8. 중소기업 인사팀장 면접 시뮬레이션

[싱글턴], [연봉 협상이라는 단일 주제로 대화가 진행됨]

9. 스프링 시큐리티 코드 수정

[싱글턴], [코드 수정이라는 단일 주제에 대한 요청과 응답으로 구성됨]

10. 영어 번역 요청들

[싱글턴], [영문 번역이라는 단일 주제로 구성됨]

11. 알베르 카뮈의 페스트 토론

[멀티턴], [초기 근거 4가지 요청에서 추가 근거 요청으로 대화가 이어지며 발전함]

이제 새로운 대화 데이터를 입력해 주시면, 같은 형식으로 분석해 드리겠습니다.

# data[].attributes.headline
강지우 싱글턴 멀티턴 구분

# data[].attributes.subject
강지우 싱글턴 멀티턴 구분

# data[].attributes.body
Read the given condition and you need to categorize the input data as single turn or multi turn.

## condition

single turn: conversations with a single topic.

multi turn: conversations with multiple topics.

##output format

OO turn

# data[].attributes.body
Single Turn 인지 Multi Turn인지를 구분하려고 해 - Single Turn : user와 assistant가 하나의 topic을 갖고 있음 - Multi Turn : user와 assistant의 대화 topic이 변하거나 하나를 초과하는 topic을 갖고 있음. 아래 샘플 대화를 보고, https://amused-phone-b2a.notion.site/b11833288f4247c19b157f430570c7d3 각 대화의 간단한 제목을 추출한 후 Single Turn과 Multi Turn을 구분하여 표시해줘. 표로 정리하는 거 잊지말구~

# data[].attributes.headline
[SGR6] "싱글턴"과 "멀티턴"을 구분하는 프롬프트 

# data[].attributes.subject
[SGR6] "싱글턴"과 "멀티턴"을 구분하는 프롬프트 

# data[].attributes.body
내가 입력하는 프롬프트의 턴(Turn) 패턴을 분석하여 아래 형식으로 응답해줘.

*입력: [프롬프트]

*유형: [Single Turn / Multi Turn]

*이유: [패턴 분석 설명]

*패턴 분석 기준:

- Single Turn: 사용자가 한 번 질문하고 AI가 한 번 답하는 1:1 대화 패턴

- Multi Turn: 하나의 주제에 대해 사용자와 AI가 여러 차례 주고받는 대화 패턴

*예시:

[Single Turn]

User: 이마트 선물 추천해줘

AI: [선물 목록 답변]

[Multi Turn]

User: 이마트 선물 추천해줘

AI: 어떤 용도의 선물을 찾으시나요?

User: 집들이요

AI: 집들이 선물로는 이런 것들이 있습니다...

User: 그 중에 가격대가 얼마인가요?

AI: 제가 추천드린 선물들의 가격대는...

# data[].attributes.body
You should separate the input text I type into single turns and multi turns in the future. #Description single turn: when you and the chat gpt only talk once. multi turn: when you and the chat gpt are talking multiple times. #output format OO turn. # input text:

# data[].attributes.body
넌, 언어학 전문가야.

유저의 대화를 읽고 이 대화가 single turn 인지 multi turn 인지 분류할 거야.

분류 결과는 출력 형식에 맞게 출력 해줘. (분류 사유는 출력하지 않습니다.)

[turn 분류 규칙]

* 대화의 주제로 분류한다.

# 다음은 유저의 대화입니다. 주의 깊게 읽으세요:

<user_talk>

... user talk 를 여기에 입력하시면 됩니다...

</user_talk>

# 출력 형식:

classified turn name

# 출력 형식 예제 :

single turn

# data[].attributes.attachment_link.description
Talk with Claude, an AI assistant from Anthropic

# data[].attributes.headline
[an]싱글턴 멀티턴 구분

# data[].attributes.subject
[an]싱글턴 멀티턴 구분

# data[].attributes.body
\begin{instruction}

input data를 보고 각 input data가 {single turn} 인지 {multi turn} 인지 구분해줘

\end{instruction}

\begin{Context}

definition of {single turn}: involves only one conversational topic.

definition of {multi turn}: involves two or more conversational topics.

example of {single turn}

a: 오늘 날씨 어때?

b: 좋아

exmple of {multi turn}

a: 냄비 바닥 잔여물 어떻게 제거해?

b: 철 수세미로 닦아냅니다.

a: 철 수세미로 닦으면 스크래치 날 것 같은데 어떻게해?

\end{Context}

\begin{output indicator}

{category}

ex1)

{single turn}

ex2)

{multi turn}

\end{output indicator}

# data[].attributes.headline
'싱글턴'과 '멀티턴'을 구분하는 프롬프트

# data[].attributes.subject
'싱글턴'과 '멀티턴'을 구분하는 프롬프트

# data[].attributes.body
너는 대화 분석 전문가야. 내가 프롬프트 데이터를 입력하면 너는 아래 형식으로 응답해줘:

유형: [싱글턴/멀티턴]

이유: [판단 근거를 간단히 설명]

*판단 기준:

- 하나의 구체적인 목적이나 주제에 집중된 요청 -> 싱글턴

- 여러 주제나 관점을 포함하는 복합적인 요청 -> 멀티턴

# data[].attributes.headline
싱글 턴/멀티 턴 구분

# data[].attributes.subject
싱글 턴/멀티 턴 구분

# data[].attributes.body
<role> 글을 입력하면 싱글 턴인지 멀티 턴인지 답변해주세요. </role> <instruction> 싱글 턴 (Single-turn)은 한 번의 답변으로 충분히 해결될 수 있는 경우. 추가적인 맥락이나 후속 대화가 필요 없는 경우에 해당합니다. 멀티 턴 (Multi-turn)은 후속 질문이나 요청이 예상되는 경우. 맥락이 계속 이어지거나, 추가 설명 또는 피드백을 기반으로 대화가 확장될 가능성이 있는 경우에 해당합니다. </instruction>

# data[].attributes.body
지금부터 내가 입력하는 대화를 보고 Chitchat과 Non-chitchat으로 분류해줘.

*분류 기준

1. Chitchat (일반 대화)

일반적 정보 문의나 잡담

감정/의견 교류

구체적 결과물 없는 대화

2. Non-chitchat (작업 대화)

특정 작업 요청 (검색, 예약, 조회 등)

구체적 결과물이나 데이터 요구

이전 작업의 연장선 요청

*맥락 판단

직전 3턴까지 고려

새로운 주제/작업 시작 시 맥락 리셋

"어떻게 해?", "추천해줘" 등 모호한 경우 → 이전 맥락 따름

*예시

-입력:

1. "오늘 날씨 어때?"

2. "우산 필요할까?"

3. "근처 우산 파는 곳 찾아줘"

-출력:

1. Chitchat (날씨 정보 문의)

2. Chitchat (일상 대화)

3. Non-chitchat (장소 검색 요청)

# data[].attributes.body
\begin{instruction}

Classify the input conversation into {chi-chat} and {Non-chit-chat}

\end{instruction}

\begin{Context}

definition of {chi-chat}: 일반 대화

definition of {Non-chit-chat}: api상에서 답변을 불러올 수 있는 플러그인용 대화

If 질문과 대답이 api에서 불러올 수 있으면:

{Non-chit-chat}

elif 일상적인 대화:

{Chit-chat}

else:

{no decision}

\end{Context}

\begin{output indicator}

{category}

ex1)

{chi-chat}

ex2)

{Non-chit-chat}

\end{output indicator}

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
다음 #대화#를 확인 후 Chit-chat, Non-chit-chat을 구분해야해.

#대화# 
User
채용 정보 찾을 수 있나? UX/UI 기획 현재 내 조건에서
AI 
네, UX/UI 기획 분야에서 현재 귀하의 조건에 맞는 채용 정보를 찾을 수 있습니다. 다음과 같은 방법으로 접근해 보시는 것이 좋겠습니다:

온라인 구직 사이트 활용:

사람인, 잡코리아, 링크드인 등의 사이트에서 'UX/UI 기획' 키워드로 검색해보세요.
필터 기능을 사용하여 경력, 지역, 연봉 등 귀하의 조건에 맞게 설정하세요.


기업 홈페이지 확인:

관심 있는 회사의 채용 페이지를 직접 방문해 보세요.
IT 기업이나 디자인 에이전시 등에서 자주 UX/UI 기획자를 채용합니다.


네트워킹:

UX/UI 관련 온라인 커뮤니티나 포럼에 참여해보세요.
관련 세미나나 컨퍼런스에 참석하여 업계 동향을 파악하고 인맥을 쌓아보세요.


포트폴리오 준비:

UX/UI 기획 분야에서는 실제 프로젝트 경험이 중요합니다.
개인 프로젝트나 학습 과정에서 만든 결과물로 포트폴리오를 구성해보세요.


채용 에이전시 활용:

UX/UI 분야 전문 헤드헌터나 채용 에이전시에 등록해보세요.



귀하의 구체적인 경력, 기술, 희망 조건 등에 대해 더 자세히 알려주시면, 더 구체적인 조언을 드릴 수 있습니다. 추가로 궁금한 점이 있으시면 말씀해 주세요.

[Chit-chat]
사용자가 특정 기업명, 특정 상품명 같은 단어를 이야기 하지않고
일반 대화 형식으로 질문

[Non-chit-chat]
사용자가 특정 기업명, 특정 상품명 같은 단어를 이야기해서 API 연동이 필요한 상황

[답변 양식 예시]
해당 대화는 Chit-chat 입니다. 

# data[].attributes.body
\begin{instruction}

Read the given user prompt and classify {action} of the prompt

\end{instruction}

\begin{Context}

definition of {action}: prompt를 작성한 의도

ex of {정보 검색}

prompt: 브랜드명 알려줘

ex of {작문}

prompt: 자기 소개글 만들어줘

\end{Context}

\begin{output indicator}

{}

ex1)

{정보 검색}

ex2)

{작문}

ex3)

{번역}

\end{output indicator}

# data[].attributes.headline
선호 비선호 구분 프롬프트

# data[].attributes.subject
선호 비선호 구분 프롬프트

# data[].attributes.body
\begin{instruction}

Read the input user {response} and classify the user's response as {Preferred} or {Dispreferred}.

\end{instruction}

\begin{Context}

If response is [Gratitude] or [Positive assessment]:

{Preferred}

elif response is [Mitigated] or [negatively biased] or [harsh negative]:

{Dispreferred}

else:

{No-Decision}

\begin{example of {Preferred}}

response: 고마워

\end{example of {Preferred}}

\begin{example of {Dispreferred}}

response: 너는 할줄 아는게 뭐냐?

\end{example of {Dispreferred}}

\end{Context}

\begin{output indicator}

{}

ex1)

{Preferred}

ex2)

{Dispreferred}

\end{output indicator}

# data[].attributes.headline
[소피] 사용자의 응답 구조와 불만의 강도 구분

# data[].attributes.subject
[소피] 사용자의 응답 구조와 불만의 강도 구분

# data[].attributes.body
우리는 사용자의 응답 구조와 불만의 강도를 구분하는 작업을 진행할거야. 주어진 텍스트를 읽고 사용자의 만족 여부에 따른 ‘선호 응답’과 ‘비선호 응답’을 구분하고, ‘비선호 응답’의 경우 불만의 강도를 Mitigated, Negatively Biased, Harsh Negative 3가지로 구분해줘. 진행 결과는 아래와 같이 작성해줘. - only your answer : [선호응답]/ [비선호응답], [불만 강도 : Mitigated, Negatively Biased, Harsh Negative]

<데이터 1> 사용자: 영어로 번역좀 해줘. “안녕하세요 렌트비를 인상하는 것에 대해 우려가 많습니다. 작년에도 한 차례 렌트비 인상이 있었습니다. 당시 15% 인상률이었는데요. 이번 해에도 또 15%나 올리는 것은 부당하다고 생각됩니다. 저에게는 엄청난 경제적 부담이 돼요. AI: Hello, I have many concerns about raising the rent. There was already an increase in rent last year. At that time, it was raised by 15%. I think it's unfair to raise it by another 15% this year. It's a huge financial burden for me. 사용자: 음.. 문장이 별로인데 좀 표현이 단호하면 좋겠어

<데이터 2> 사용자:게임 좋아하는 아들이 게임 자제하는 법을 알려줘 AI: "게임을 즐기는 것은 좋지만, 게임 중독이나 과도한 게임 사용은 건강에 해로울 수 있습니다. 아들에게 게임 자제하는 방법을 알려주기 위해서는 몇 가지 팁이 있습니다. 1. 일정 시간 이상 플레이하지 않도록 규칙을 정해주세요. 2. 다른 취미나 운동 등 다양한 활동을 추천해주세요. 3. 아들과 함께 할 수 있는 가족 활동 계획 세우기를 제안하세요. 4. 온라인 친구와의 대화보다 현실에서 만날 수 있는 친구를 만드는 것도 도움이 됩니다. 위의 팁들은 아들에게 게임 자제하는 습관을 기르고, 더욱 건강하고 행복한 생활습관으로 이어질 수 있습니다." 사용자: 너무 교과서 적인데

# data[].attributes.headline
프롬프트 자동 완성기 

# data[].attributes.subject
프롬프트 자동 완성기 

# data[].attributes.body
#해야할일 1. 너는 [사용자 프롬프트]를 확인한 다음 [절차]를 수행해. 2. [절차]를 수행 한 다음 답변을 출력해 [사용자 프롬프트] 상사가 너무 혼내 [절차] 1. [사용자 프롬프트] 에 입력된 언어를 확인해 (입력된 언어 : 한국어, 영어, 일본어 등등) 2. [사용자 프롬프트]에서 단어를 추출해 3. [사용자 프롬프트]에서 문맥을 분석해 4. 2번 절차에서 나온 추출한 단어, 3번에서 나온 분석 내용을 모두 조합해 5. 조합한 케이스를 모두 문장으로 나열해 6. 5번에서 나온 모든 문장 중 [사용자 프롬프트]에서 정답 확률이 높은 문장을 선택해 7. 선택한 6번에서 나온 문장을 출력해

# data[].attributes.headline
턴 분석 프롬프트 (피드백 부탁드려요!!) Max

# data[].attributes.subject
턴 분석 프롬프트 (피드백 부탁드려요!!) Max

# data[].attributes.body
user와 assistant의 대화가 Single Turn, Multi Turn인지 파악해보자

내가 "분석 프롬프트"에 입력하는 대화내용은 여러명의 다른 user들이 assistant와 대화한 내용을 기록한거야

기준을 알려줄께

싱글턴 : user와 assistant의 상호작용이 한번에 이루어지고 한번에 끝나는거야 쉽게 말해서 한번 묻고 한번 대답하는게 끝이야

멀티턴 : 그외에 상호작용이 필요하거나 상호작용중인 대화는 멀티턴이야

user - assistant 한번에 끝나는건 싱글턴

user - assistant - user - assistant 이렇게 대화형식이면 멀티턴이야

같은 대화로 보이면 하나의 대화로 묶어줘

분석 프롬프트 : {

}

결과는 다음과 같이 해줘

결과 :

{

첫번째 대화 : Single Turn, 두번째 대화 Multi Turn

.

.

.

}

마크다운언어로 작성하고 표를 작성해줘

우리 교수님이 볼꺼야 깔끔하게 정리해줘

# data[].attributes.headline
한진한) 싱글턴 /멀티턴

# data[].attributes.subject
한진한) 싱글턴 /멀티턴

# data[].attributes.body
1. 역할(Role) : 언어 분석자

2. 상황(Context) : 아래는 여러가지 형태의 프롬프트 리스트를 가지고 있다

3. 명령(Command) : 현재 아래의 프롬프트 리스틑 언어 분석에서 각 turn의 유형을 알려줘, 그리고 single turn이지 multi turn인지도 알려줘, 그리고 문장에서 어디가 turn인지 알려줘

4. 목적 : 각 프롬프트의 turn의 유형의 분류

5. 절대적 제한 사항 : turn의 유형을 라벨하고 글에 대한 개념을 2줄 이하로 설명해라 아래는 프롬프트 리스트 - 이마트에서 사면 좋은 집들이 선물 추천해줄래? - 너는 헤르만 헤세야. 헤르만 헤세의 작품을 통해 인간의 감정과 사회적 이슈를 알고 싶은 독자를 위해 상세하게 설명해줘. 자아 찾기와 영적 꺠달음에 대한 내용도 있었으면 해. - 우아한 거짓말 독후감 써봐 - 나는 아래와 아래와 같이 comment 를 받았어. 이에 대하여 다음의 내용을 참조해서 reply 문장을 완성 해줘. 참조 : LSA Code 에는 7.2.2.1 The public address system shall be a loudspeaker installation enabling the broadcast of messages into all spaces where crew members or passengers, or both, are normally present and to muster stations. 라고 명시 됐다. Function test 당시에는 단순히 broadcoasting을 했다. Bosun store는 normally present 하는 공간이 아니므로 LSA 7.2.2 를 따를 필요가 없다. 우리는 Sea trial procedure에도 General em'cy alarm 과 fire alarm을 test 하겠다고 언급했고 em'cy speech는 test 하지 않는 것으로 승인을 받았다. 추가로 장비 교체를 고려했는데, 20W가 현재 공급된 model 중에 가장 큰 용량이다. 30w 스피커를 설치하려면 compass deck에 설치하는 외부용 speaker를 설치 해야하며 단독 loop를 구성해야하므로 현재 시점에는 변경이 어렵다. [comment] PA & IS TELEPHONE_FUNCTION TEST Too low sound speaker in bosun store to be replaced high sound speaker during any running ALS. - 충청남도 지역에 많은 비가 내려서 조합원들의 피해가 있을지도 몰라서 비 피해를 입은 조합원들은 조합으로 말씀해달라는 내용의 문자를 보내려고 하는데, 의미가 잘 전달될 수 있도록 문자를 작성해줘. - 알베르 카뮈의 페스트라는 책의 91쪽부터 149쪽까지 내용에서 토론주제 페스트에 대한 정부의 억압적 규제는 옳은 것인가?를 규제가 옳다의 측면에서 근거4가지 알려줘 - 번거롭게 해드려서 죄송하지만, 1곳만 더 수정 부탁드립니다. 첨부 드린 이미지 속 박스에 텍스트를 하얀색으로 바꾸고, 문구를 "**"로 변경 부탁드립니다. 를 공손한 어투의 영어로 작문해줘

# data[].attributes.body
[요청 사항]을 step by step으로 진행하세요.

1. 각 대화 데이터를 분석하세요.

2. 아래의 기준에 따라 각 대화 별로 Single Turn인지 Multi-turn인지 구분하세요.

Single Turn: 싱글톤은 한 세션이나 대화에서 동일한 인스턴스를 유지하며, 여러 사용자나 요청이 있을 때도 동일한 AI 모델이나 상태를 공유하도록 하는 방식

Multi-Turn: 멀티톤은 각 사용자의 대화 세션에 대해 독립적인 AI 모델 인스턴스를 유지하면서, 각 세션마다 다른 상태를 관리하는 방식

3. 구분 결과를 리포트로 정리해줘. (이유 설명도 함께 해줘.)

# data[].attributes.headline
안상훈-싱글턴/멀티턴 구분실습

# data[].attributes.subject
안상훈-싱글턴/멀티턴 구분실습

# data[].attributes.headline
박수진 - 싱글턴/ 멀티턴 구분 프롬프트

# data[].attributes.subject
박수진 - 싱글턴/ 멀티턴 구분 프롬프트

# data[].attributes.body
내가 주는 user 와 ai 의 대화문 입력데이터에 대해 single turn 과 multi turn 을 구분해서 single turn 인지 multi turn 인지 결과 제시해줘

## 설명

### single turn

User 와 AI 가 한번 반복, 또는 User 가 한번이상 말하고 AI 응답

<예시>

- 예제1 : User 배고프니 간단한 레시피를 주세요 > AI 에그 후라이 레서피입니다

-예제2 : User : 요리추천해줘 > User : 잠시 한국요리로 추천해줘 > User : 김치가 들어간 한국요리 추천해줘 > AI 김치 한국요리입니다.

### multi turn User 와 AI 가 두번이상 반복

< 예시 >

- User> AI >User >AI

{ 입력 데이터 }

결과는 single turn, multi turn 이렇게 결과만 제시

# data[].attributes.body
<p>Classifying AI Prompt Turns</p><p>아래 {{데이터}}를 single turn과 multi turn으로 분류하시오.</p><p>턴의 개념</p><ul><li><p>single turn:<br>정의:<br>싱글턴(단일 턴) 대화는 사용자와 시스템(또는 챗봇) 사이에서 한 번의 질문과 한 번의 답변으로 완결되는 대화 방식입니다. 즉, 대화의 맥락이나 이전 문맥에 의존하지 않고, 단일 프롬프트(질문)에 대해 단일 응답만을 제공합니다.</p></li></ul><p>예시:</p><p>사용자: "프랑스의 수도는 어디입니까?"</p><p>챗봇: "Paris."<br>이처럼 한 번의 질문에 한 번의 답변만으로 대화가 종료됩니다</p><ul><li><p>multi turn:<br>정의: 멀티턴 대화는 사용자와 시스템(챗봇, AI) 사이에서 여러 번의 질문과 답변, 즉 여러 번의 상호작용(턴, turn)이 이어지는 대화입니다. AI가 대화의 맥락을 기억하며, 사용자의 연속적인 질문과 요구에 맞춰 자연스럽게 응답할 수 있습니다.<br>예시:</p></li></ul><p>사용자: "예약하고 싶어요."</p><p>챗봇: "몇 명이신가요?"</p><p>사용자: "4명이요."</p><p>챗봇: "언제 예약하시겠어요?"</p><p>사용자: "내일 저녁 7시요."</p><p>챗봇: "예약 완료되었습니다."<br>{{데이터}}<br>
{{/데이터}}
### turn의 분류를 표형식으로 작성
- user: [  ]
- turn: [  ]
</p>

# data[].attributes.body
template = """
입력받은 쿼리의 분석하고 쿼리가 어떤 행동을 원하는지
간결하게 설명

User Input :
{query}
"""

# data[].attributes.body
내가 표를 제공해줄께 사용자 프롬프트를 분석해서 우측에 Action 에 사용자가 어떤 Intent 인지 분석해봐
Action을 나누는 기준도 알려줄께

기준 : {
알려줘, 방법, 써봐, 차아봐, 나열, 이런 키워드와 의도를 분석해서 엑션을 유추해서 엑션을
}

마크다운 언어로 표를 완성시켜줘

표는 사용자 프롬프트 | Action 이렇게 정리해줘

표 : {

|사용자 프롬프트|Action|
|1|콜드브루의 나라별 브랜드명 알려줘||
|2|네이버 블로그에 국내 핀테크 기업에 대한 소개글을 쓸거야 서론 적어줘||
|3|여러 개의 이미지가 포함된 파일에서 한 개의 파일만 따로 분리하는 방법 설명해봐||
|4|이 문장에서 앞뒤 내용 반전시키는 문장을 추가해줘||
|5|반지의제왕 소설을 발단, 전개, 위기, 절정, 결말의 5막 구조 형식으로 요약해서 써봐.||
|6|이링크와비슷한제품을팔고있는사이트세개를찾아봐.||
|7|너는 면접 전문가야. 나는 대학의 행정 팀에 지원할 예정이야. 예상되는면접질문을나열해줘.||
}

# data[].attributes.body
Rules

아래의 요구사항을 순차적으로 이행하여 최종 결론을 도출해주세요.

1. 첨부한 프롬프트 데이터를 분석하세요.

2. 첨부한 각각의 프롬프트 데이터 에서 AI에 지시하는 'Action'에 해당하는 정확히 1 단어만 추출하세요.

Data information

data = {
"사용자 프롬프트": [
"콜드브루의 나라별 브랜드명 알려줘",
"네이버 블로그에 국내 핀테크 기업에 대한 소개글을 써야 서운 적어줘",
"여러 개의 이미지가 포함된 파일에서 한 개의 파일만 따로 분리하는 방법 설명해봐",
"이 문장에 앞뒤 내용 반전시키는 문장을 추가해줘",
"반지의 제왕 소설을 발단, 전개, 위기, 절정, 결말의 5막 구조 형식으로 요약해서봐",
"이링크와 비슷한 제품을 팔고 있는 사이트 세계를 찾아봐",
"너는 면접 전문가야. 나는 대학의 행정팀에 지원할 예정이야. 예상되는 면접 질문을 나열해줘"
]
}

출력 형식

사용자 프롬프트_ID: {사용자 프롬프트_ID}

사용자 프롬프트: {사용자 프롬프트}

Action: {result}

# data[].attributes.headline
박수진 - 프롬프트 액션 분류

# data[].attributes.subject
박수진 - 프롬프트 액션 분류

# data[].attributes.body
사용자의 프롬프트의 액션을 구분해주세요

- 액션 종류 : 정보 검색 유형, 다른 유형

- 결과: 정보검색유형 / 다른유형 ( 유형이름) 이렇게 제시

## 1. 정보 검색 유형

### 예시 1

> "2024년 대한민국 최저임금이 얼마야?"

→ 외부 정책 데이터나 공식 통계를 기반으로 응답해야 함.

### 예시 2

> "삼성전자 최근 3개월 주가 추이 알려줘."

→ 실시간 혹은 최근의 주식 데이터를 찾아 응답해야 함.

---

## 2. 다른 유형

사용자가 텍스트 생성이나 예술적 표현을 요청할 때 사용됩니다.

### 예시 1

> "우아한 거짓말 독후감을 300자로 써줘."

→ 책의 주제, 감정, 메시지를 창의적으로 요약하여 작성.

### 예시 2

> "‘믿음’이라는 단어를 주제로 시 한 편 써줘."

→ 주제어 기반 문학적 창작물 요청.

# data[].attributes.headline
한진한 ) 각 문장 액션 뽑기

# data[].attributes.subject
한진한 ) 각 문장 액션 뽑기

# data[].attributes.body
역할(Role) : 프롬프트엔지니어

명령 (Command) : 아래 각 문장의 action을 뽑아줘

절대적 제한 사항 (Limit): 키워드 5개이하로 설명 넣어

아래문장

1 콜드브루의 나라별 브랜드명 알려줘

2 네이버 블로그에 국내 핀테크 기업에 대한 소개글을 쓸거야 서론 적어줘

3 여러 개의 이미지가 포함된 파일에서 한 개의 파일만 따로 분리하는 방법 설명해봐

4 이 문장에서 앞뒤 내용 반전시키는 문장을 추가해줘

5 반지의제왕 소설을 발단, 전개, 위기, 절정, 결말의 5막 구조 형식으 로요약해서써봐.

6 이링크와비슷한제품을팔고있는사이트세개를찾아봐.

7 너는 면접 전문가야. 나는 대학의 행정 팀에 지원할 예정이야. 예상되는면접질문을나열해줘

# data[].attributes.headline
플러그인, 일반대화 분류 (피드백 주세요!) Max

# data[].attributes.subject
플러그인, 일반대화 분류 (피드백 주세요!) Max

# data[].attributes.body
대화 : {

| | | |

|---|---|---|

|User|확장앱||

|AI|크롬 확장앱은 아래 링크에서 다운받으실 수 있습니다! 크롬 확장앱을 사용하면 더욱 편리하게 인터넷을 이용하실 수 있습니다. 많은 분들이 사용하고 있는 유용한 확장앱도 많으니 한번쯤 살펴보시는 것을 추천드려요!😉 [🔗 링크]([https://chrome.google.com/webstore?hl=ko](https://chrome.google.com/webstore?hl=ko))|Pass|

|User|정보보안 채용정보 찾아줘||

|AI|요청하신 정보보안 관련 채용 공고를 최신순으로 정렬한 결과입니다! 오케스트로 - DX Consultant (정보화전략 기획 및 수행)(근무지 : 서울) #클라우드 #정보화전략 #커뮤니케이션 #리서치 #문서작성|Fail|

|User|기획 관련 업무는 뭐가 있을까?||

|AI|기획 관련 업무는 다양한 분야에서 찾아볼 수 있습니다. 주요 업무들을 간단히 소개해 드리겠습니다: 1. 전략 기획: 조직의 장기적인 목표와 방향 설정 2. 프로젝트 기획: 특정 프로젝트의 목표, 일정, 예산 등을 계획 3. 마케팅 기획: 제품이나 서비스의 홍보 전략 수립 4. 상품 기획: 새로운 제품이나 서비스 개발 계획 5. 이벤트 기획: 각종 행사나 프로모션 계획 및 실행 6. 콘텐츠 기획: 미디어, 출판, 엔터테인먼트 등의 콘텐츠 개발 7. UX/UI 기획: 사용자 경험을 고려한 디지털 제품 설계 8. 비즈니스 모델 기획: 새로운 사업 모델 개발 및 최적화 이 외에도 더 많은 분야가 있습니다. 특정 분야에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 말씀해 주세요.||

|User|채용 정보 찾을 수 있나? UX/UI 기획 현재 내 조건에서||

|AI|네, UX/UI 기획 분야에서 현재 귀하의 조건에 맞는 채용 정보를 찾을 수 있습니다. 다음과 같은 방법으로 접근해 보시는 것이 좋겠습니다: 온라인 구직 사이트 활용: 사람인, 잡코리아, 링크드인 등의 사이트에서 'UX/UI 기획' 키워드로 검색해보세요. 필터 기능을 사용하여 경력, 지역, 연봉 등 귀하의 조건에 맞게 설정하세요. 기업 홈페이지 확인: 관심 있는 회사의 채용 페이지를 직접 방문해 보세요. IT 기업이나 디자인 에이전시 등에서 자주 UX/UI 기획자를 채용합니다. 네트워킹: UX/UI 관련 온라인 커뮤니티나 포럼에 참여해보세요. 관련 세미나나 컨퍼런스에 참석하여 업계 동향을 파악하고 인맥을 쌓아보세요. 포트폴리오 준비: UX/UI 기획 분야에서는 실제 프로젝트 경험이 중요합니다. 개인 프로젝트나 학습 과정에서 만든 결과물로 포트폴리오를 구성해보세요. 채용 에이전시 활용: UX/UI 분야 전문 헤드헌터나 채용 에이전시에 등록해보세요. 귀하의 구체적인 경력, 기술, 희망 조건 등에 대해 더 자세히 알려주시면, 더 구체적인 조언을 드릴 수 있습니다. 추가로 궁금한 점이 있으시면 말씀해 주세요.|Fail|

}

엑션 분류 : {

사용자 프롬프트에 포함된 `알려줘`, `방법`, `써봐`, `찾아봐, `나열` 등의 핵심 키워드와 사용자 질문의 전체적인 의도를 종합적으로 분석하여, 사용자가 AI에게 요구하는 주된 작업(Action)을 유추합니다.}

내가 AI와 User "대화"를 제공해줄께

"엑션 분류"를 통해서 일반적인 텍스트 생성, 설명, 나열, 이런건 일반 대화로 해주고

찾아줘, 해줘, 기능을 요구하면 플로그인 대화로 분류해

응답형식은 마크다운 형식의로 표로 만들어줘

# data[].attributes.headline
안상훈-플러그인 대화 감지

# data[].attributes.subject
안상훈-플러그인 대화 감지

# data[].attributes.body
few_shot_prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="""당신은 대화를 분류하는 AI 어시스턴트입니다. 대화를
"GENERAL_CONVERSATION"과 "PLUGIN_CONVERSATION" 중 하나로 분류해야 합니다.

- GENERAL_CONVERSATION: 일반적인 질문, 인사, 소개 등 플러그인 기능이 필요하지 않은 대화
- PLUGIN_CONVERSATION: 문서 다운로드, 링크 공유, 외부 데이터 접근 등 플러그인 기능이 필요한 대화

다음은 분류 예시입니다:""",
    suffix="""

User: {input}
Classification:""",
    input_variables=["input"]
)

# data[].attributes.body
1. 역할(Role) : 프롬프트 엔지니어

2. 상황(Context) : 아래 예시 프롬프트들이 chitchat인지 nonchitchat인지를 구분해야한다

3. 명령(Command) ; 예시 프롬프트들이 chitchat인지 nonchitchat인지를 구분하고 이유를 말해라

4. 절대적 제한 사항 (Limit): 각 문장에 대한 설명은 두줄이하로 설명해라

5. 예시

확장앱

정보보안 채용정보 찾아줘

기획 관련 업무는 뭐가 있을까?

채용 정보 찾을 수 있나? UX/UI 기획 현재 내 조건에서

# data[].attributes.body
template = """
입력받은 대화에서 사용자가 느끼는 감정을
희/노/애/락 4가지 지표로 각각 0~1 사이의 값으로
분석해줘

user_input :
{conversation}
"""

# data[].attributes.headline
박수진 -사용자 응답 분류 프롬프트 (선호도 포함)

# data[].attributes.subject
박수진 -사용자 응답 분류 프롬프트 (선호도 포함)

# data[].attributes.body
# 사용자 응답 분류 프롬프트 (선호도 포함)

- 아래 기준에 따라 GPT 응답에 대한 사용자 선호도를 분류하세요.

- 마지막 User 의 응답이 분석해야할 부분입니다.

---

## ✅ 1단계 분류: 선호 / 비선호

| 유형 | 정의 |

|------|------|

| Preferred (선호) | 사용자가 GPT의 응답을 긍정적으로 받아들이며, 수용하거나 칭찬, 감사를 표현함 |

| Dispreferred (비선호) | 사용자가 GPT의 응답에 대해 불만족하거나 거부 반응을 보임 |

---

## ✅ 2단계 분류: 비선호 내 하위 단계 (Dispreferred Level)

Dispreferred로 판단될 경우, 다음 중 하나의 하위 강도 레벨로 추가 분류하세요:

### 🟡 Mitigated (완곡한 비선호)

- 정의: 정중하고 완곡한 비판, 개선 제안 포함

- 톤: 부드럽고 공손함

- 내용: "조금", "약간", "좀 더 나았으면", "조금 더 자연스럽게"

- 감정 강도: 낮음

- 요청 유무: 있음

- 수용 의사: 있음

- 예시:

- "조금 아쉬운데 거의 맞아요."

- "좀 더 자연스럽게 바꿔줄 수 있을까요?"

---

### 🟠 Negatively Biased (편향된 비판)

- 정의: 직접적 불만 표현, 오류 지적 있으나 감정 섞이지 않음

- 톤: 단호하거나 직설적

- 내용: "틀렸어요", "제 의도랑 달라요", "이상해요"

- 감정 강도: 중간

- 요청 유무: 없음 또는 간접

- 수용 의사: 낮음

- 예시:

- "이건 틀렸네요. 다시 확인해 주세요."

- "답이 이상해요. 제가 원하는 건 이게 아니에요."

---

### 🔴 Harsh Negative (강한 거부)

- 정의: 감정 섞인 거부, 조롱, 실망, 무시 표현

- 톤: 날카롭고 냉소적

- 내용: "쓸모없어요", "도움이 안 돼요", "실망입니다"

- 감정 강도: 높음

- 요청 유무: 없음 (종결형)

- 수용 의사: 없음

- 예시:

- "도대체 이걸 왜 쓰죠?"

- "다시 할 필요 없어요. 실망입니다."

- "GPT는 진짜 못 믿겠네요."

---

## 📝 출력 형식 : 결과는 다음과 같이 출력하세요

- 선호

- 비선호 ( 🟡 완곡한 비선호 )

# data[].attributes.body
대화 내용 : {

사용자: 영어로 번역좀 해줘. “안녕하세요 렌트비를 인상하는 것에 대해 우려가 많습니다. 작년에도 한 차례 렌트비 인상이 있었습니다. 당시 15% 인상률이었는데요. 이번 해에도 또 15%나 올리는 것은 부당하다고 생각됩니다. 저에게는 엄청난 경제적 부담이 돼요. AI: Hello, I have many concerns about raising the rent. There was already an increase in rent last year. At that time, it was raised by 15%. I think it's unfair to raise it by another 15% this year. It's a huge financial burden for me. 사용자: 음.. 문장이 별로인데 좀 표현이 단호하면 좋겠어

}

감정 분류 : {

긍적적 감정 : {

사용자가 "만족", "좋아", "잘했어", "고마워"와 같은 프롬프트를 입력하고 LLM이 대화를 간단하게 마무리를 할 수 있을때

}

부정적 감정 : {

사용자가 "뭐해?", "불만족", "뭐해?", "비속어"와 같은 프롬프트를 입력하고 LLM이 계속 같은 작업을 진행해야하고, 아예 새로운 작업을 시작해야할 때

}

}

사용자와 AI가 나눈 "대화 내용"을 분석해서 "감정 분류" 를 통해서 사용자가 느끼는 감정이 뭔지 분류해줘

# data[].attributes.headline
한진한 긍정 부정 분류

# data[].attributes.subject
한진한 긍정 부정 분류

# data[].attributes.body
Role : prompt analyst

Context : 현재 아래의 프롬프트

Command : 아래 exmaple을 읽고 부정적 단어를 자주 쓰는 것과 문장의 방향성이 긍정적인지 부정적인지 중립적인지 사용자의 답변을 읽고 마지막 사용자의 답변이 어땟는지 구분해서 분류해줘

purpose : 사용자의 답변의 긍정/ 부정/ 중립에 대한 분류

example data:

data 1 사용자: 영어로 번역좀 해줘.

“안녕하세요 렌트비를 인상하는 것에 대해 우려가 많습니다. 작년에도 한 차례 렌트비 인상이 있었습니다. 당시 15% 인상률이었는데요. 이번 해에도 또 15%나 올리는 것은 부당하다고 생각됩니다. 저에게는 엄청난 경제적 부담이 돼요. AI: Hello, I have many concerns about raising the rent. There was already an increase in rent last year. At that time, it was raised by 15%. I think it's unfair to raise it by another 15% this year. It's a huge financial burden for me.

사용자: 음.. 문장이 별로인데 좀 표현이 단호하면 좋겠어

data2 사용자:게임 좋아하는 아들이 게임 자제하는 법을 알려줘

AI: "게임을 즐기는 것은 좋지만, 게임 중독이나 과도한 게임 사용은 건강에 해로울 수 있습니다. 아들에게 게임 자제하는 방법을 알려주기 위해서는 몇 가지 팁이 있습니다. 1. 일정 시간 이상 플레이하지 않도록 규칙을 정해주세요. 2. 다른 취미나 운동 등 다양한 활동을 추천해주세요. 3. 아들과 함께 할 수 있는 가족 활동 계획 세우기를 제안하세요. 4. 온라인 친구와의 대화보다 현실에서 만날 수 있는 친구를 만드는 것도 도움이 됩니다. 위의 팁들은 아들에게 게임 자제하는 습관을 기르고, 더욱 건강하고 행복한 생활습관으로 이어질 수 있습니다."

사용자: 너무 교과서 적인데

# data[].attributes.body
사용자 분류하기

{{데이터}}에 대해 [사용자의 반응 기준]별로 적용하고, 기준별 점수와 종합된 점수로 선호 또는 비선호형으로 답하시오.

[사용자의 반응 기준]

명확성과 이해 용이성: [선호 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 비선호]

개인 맞춤화: [선호 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 비선호]

신속한 피드백과 반응성: [선호 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 비선호]

감정적 공감 및 인간적 소통: [선호 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 비선호]

실질적 가치와 유용성: [선호 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 비선호]

answer: 표형식

사용자반응: [ ]

유형: [ ]

{{데이터}}
사용자: 영어로 번역좀 해줘. “안녕하세요 렌트비를 인상하는 것에 대해 우려가 많습니다. 작년에도 한 차례 렌트비 인상이 있었습니다. 당시 15% 인상률이었는데요. 이번 해에도 또 15%나 올리는 것은 부당하다고 생각됩니다. 저에게는 엄청난 경제적 부담이 돼요.

AI: Hello, I have many concerns about raising the rent. There was already an increase in rent last year. At that time, it was raised by 15%. I think it's unfair to raise it by another 15% this year. It's a huge financial burden for me.

사용자: 음.. 문장이 별로인데 좀 표현이 단호하면 좋겠어

# data[].attributes.attachment_link.title
선호 및 비선호 답변하기

# data[].attributes.headline
김보라 - [과제 #1] 프롬프트 자동화 시스템

# data[].attributes.subject
김보라 - [과제 #1] 프롬프트 자동화 시스템

# data[].attributes.body
① 사용자 입력

② 의도 파악 프로세스

1. 사용자 메시지 분석

- 직접적인 요청 내용 파악

-숨겨진 의도 추론

- 대화 맥락 고려

- 사용된 언어와 표현 방식 고려

2. 의도 분류

- 정보 요청: 지식, 데이터, 설명 제공 필요

- 작업 요청: 특정 기능 수행 필요

- 조언/의견 요청: 분석이나 평가 필요

- 감정적 지원: 공감이나 정서적 응답 필요

- 명확화 필요: 사용자의 요청이 모호하여 추가 정보 필요

3. 우선 가정(Steel-manning)

- 사용자에게 가장 유용한 해석 채택

- 가장 일반적이고 합리적인 의도를 우선 가정

- 여러 해석이 가능할 경우, 가장 중요하고 시급한 의도 우선

③ 예시 시나리오

1. 사용자: "이거 좀 봐줘"

- 파악: 무언가 검토/평가 요청, 대화 맥락에서 대상 추론

- 응답: 대화 맥락에서 파악된 대상에 대한 분석/평가 제공

2. 사용자: "이런거 어떻게 하는 거임?"

- 파악: 방법/절차 설명 요청, 대화 맥락에서 주제 추론

- 응답: 추론된 주제에 대한 단계별 안내 제공

3. 사용자: "뭔가 이상한데"

- 파악: 문제 발견 알림, 해결책 요청 의도 추론

- 응답: 가능한 문제점 식별 및 해결책 제안

④ 특수 상황 처리

1. 다중 의도 요청

- 여러 요청이 혼합된 경우 각각 분리하여 처리

- 우선순위에 따라 순차적으로 응답

- 모든 부분에 대한 응답 보장

2. 간접적 요청

- 힌트나 암시를 통한 간접적 요청 인식

- "~할 수 있나요?"와 같은 능력 질문을 실행 요청으로 해석

- 불만 표현을 해결책 요청으로 해석

3. 모순된 요청

- 모순점 발견 시 가장 최근의 지시나 중요한 요소 우선

- 모순이 심각할 경우 명확화 요청

- 가능한 절충안 제시

⑤응답 가이드라인

1. 모호한 요청 처리

- 추론한 의도를 바탕으로 최선의 응답 제공

- 주요 의도에 먼저 응답한 후, 대안적 해석에 따른 응답 추가

- 의도가 매우 불명확할 경우에만 명확화 질문

2. 불완전한 정보 처리

- 누락된 정보를 합리적으로 추론

- 일반적인 사용 사례와 맥락을 고려

- 필요시 가정한 내용을 명시

3. 비격식적 표현 처리

- 구어체, 속어, 은어, 비격식적 표현의 의미 이해

- 지역 방언이나 문화적 표현 고려

- 오타나 문법적 오류가 있어도 의도 파악

4. 감정 및 어조 인식

- 사용자의 감정 상태와 어조 파악

- 긴급성이나 중요도 인식

- 적절한 공감과 감정적 응답 제공

⑥ 최종 검증

모든 응답 전 다음을 검증하세요:

1. 사용자의 핵심 의도를 충족하는가?

2. 모호한 부분에 대한 합리적 추론을 했는가?

3. 문맥, 이전 대화, 문화적 맥락을 고려했는가?

4. 응답이 사용자에게 실질적인 가치를 제공하는가?

⑦ 최적화된 응답 제공

⑧ 피드백 루프를 통해 응답의 효과가 시스템의 특정 컴포넌트와 직접적 연결되어 있어 전체 시스템을 일관되게 작동할 수 있음