실용적인 프롬프트 엔지니어링: Google Gemini와 Node.js를 활용한 예제

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- 대상: Node.js 및 AI API 통합에 관심 있는 개발자

- 난이도: 중급 (Node.js 기본 지식과 API 설정 경험 필요)

핵심 요약

• Google Gemini API 활용: @google/generative-ai SDK를 통해 AI 모델과 통합
• 환경 설정: .env 파일을 사용한 API 키 관리 및 gemini-pro 모델 사용
• 프롬프트 기술: 명확한 지시문, 맥락 제공, 반복적 개선을 통한 효과적인 AI 응답 생성

섹션별 세부 요약

1. Google Gemini API 활성화 및 SDK 설치

• Google Cloud 프로젝트에서 Gemini API 활성화 후 API 키 생성
• Node.js 환경에 @google/generative-ai 및 dotenv 패키지 설치
• .env 파일을 통해 API 키 보안 관리

2. Node.js 기본 코드 구조

• callGeminiApi 함수 정의: API 호출 및 응답 처리 로직
• gemini-pro 모델 사용, temperature 및 maxOutputTokens 파라미터 설정
• 예외 처리 구현: API 오류 발생 시 로그 및 메시지 출력

3. 프롬프트 공학 기술 예제

• 명확한 지시문: 긴 텍스트 요약 시 "핵심 요약" 요청
• 맥락 제공: AI가 복잡한 정보를 간결하게 처리하도록 유도
• 반복적 개선: AI 응답을 반복적으로 수정하여 정확도 향상

결론

• 실무 팁: .env 파일로 API 키 관리, gemini-pro 모델 사용 권장, callGeminiApi 함수를 기반으로 프로젝트 확장 가능
• 예제 활용: 제공된 exampleClearSpecificInstructions 함수를 기반으로 직접 테스트하며 프롬프트 기술 적용 가능