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# 프롬프트 쿡북 — 노트북, ML, GenAI

> 이 문서는 **[Genie Code](/blog/guides/genie-code/overview)** 섹션의 일부입니다.

노트북 생성, MLOps 워크플로, 모델 서빙, GenAI/RAG, Unity Catalog 작업에 관한 프롬프트 레시피입니다.

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## 6. 노트북 생성 및 구성

| 시나리오       | 프롬프트                                                                        |
| ---------- | --------------------------------------------------------------------------- |
| **EDA**    | "@sales.prod.transactions 종합 EDA. 기본 통계, 결측치, 분포, 상관관계, 이상치. 각 단계 마크다운 요약." |
| **데이터 정제** | "@raw\.events 정제. 중복 제거, null 처리, 날짜 포맷 통일, 이상치 제거. 변환 전후 건수 표시."           |
| **비교 분석**  | "2025 vs 2024 orders. 매출/주문수/고객수 YoY 변화와 주요 드라이버 식별."                       |
| **코드 명령**  | "/doc", "/explain", "/optimize", "/test", "/findTables"                     |

### 고급 프롬프트

```
@prod.retail.transactions 기반 RFM 분석 노트북.
1. 데이터 로드 + 검증  2. RFM 점수 (5분위)  3. 고객 세그먼트 정의
4. 세그먼트별 시각화  5. 마케팅 전략 제안  6. 결과 테이블 저장
PySpark + plotly. 각 셀에 한국어 마크다운.
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## 7. MLOps 워크플로

| 시나리오           | 프롬프트                                                            |
| -------------- | --------------------------------------------------------------- |
| **분류 모델**      | "@customer\_data로 이탈 예측. target='churned'. 정확도+AUC. MLflow 기록." |
| **회귀 모델**      | "@housing\_prices로 가격 예측. 하이퍼파라미터 튜닝으로 오차 개선."                  |
| **클러스터링**      | "@sales\_leads로 고객 세그먼트 식별. 각 클러스터 특성 요약."                      |
| **시계열 예측**     | "@incidents로 향후 2주 일별 사건 수 예측. 테이블 + 차트."                       |
| **피처 엔지니어링**   | "범주형 인코딩, 결측치 처리, 스케일링, 피처 선택."                                 |
| **하이퍼파라미터 튜닝** | "XGBoost를 Optuna로 50회 튜닝. 최적 파라미터 + 개선폭 보고."                    |
| **모델 비교**      | "LR, RF, XGB, LGBM 4가지 비교. AUC/정밀도/재현율 표. 최적 모델 MLflow 등록."     |

### 고급 프롬프트

```
[데이터] @prod.manufacturing.sensor_readings  [목표] 설비 고장 예측 (failure)
[단계] EDA → 피처 엔지니어링(롤링 통계, lag) → 모델 비교(XGB/LGBM/RF) →
       불균형 처리(SMOTE) → Optuna 100회 → 평가(P/R/F1/AUC + 혼동 행렬) → MLflow
[제약] PySpark 피처, sklearn/xgboost 학습, 한국어 주석
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## 8. 모델 서빙 & 엔드포인트 관리

| 시나리오           | 프롬프트                               |
| -------------- | ---------------------------------- |
| **헬스 체크**      | "이 엔드포인트 건강 상태 확인."                |
| **구성/스케일링 검토** | "구성이 올바른지 / 스케일링 구성 검토."           |
| **배포 실패 진단**   | "/diagnose" 또는 "왜 배포 실패?"          |
| **레이턴시 분석**    | "레이턴시 스파이크 분석" / "지난 24시간 성능 메트릭." |
| **에러 패턴**      | "지난 주 에러 패턴 분석."                   |

> **주의**
> 모델 서빙의 Genie Code는 **읽기 전용 어드바이저** 입니다. Custom 엔드포인트에서만 지원됩니다.

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## 9. GenAI / RAG 개발

| 시나리오            | 프롬프트                                                                             |
| --------------- | -------------------------------------------------------------------------------- |
| **RAG 체인**      | "@prod.docs.knowledge\_base 기반 RAG. Vector Search → 프롬프트 → LLM → 응답. LangChain." |
| **임베딩 생성**      | "@raw\.documents text 컬럼 임베딩 생성 + Vector Search 인덱스 저장."                         |
| **청킹 최적화**      | "여러 청킹 전략 비교(고정/문장/의미). 검색 품질 최적 전략 추천."                                         |
| **프롬프트 최적화**    | "RAG 시스템 프롬프트 개선. 환각 감소, 소스 인용, 모르면 모른다고."                                       |
| **Trace/실패 분석** | "tool calling 문제 trace 찾기" / "지난 주 실패 패턴."                                       |
| **평가 실행**       | "faithfulness, relevance, toxicity 평가. 저품질 케이스 원인 분류."                           |

### 고급 프롬프트

```
[데이터] @prod.docs.product_manuals (PDF 텍스트)
[단계] 청킹(500토큰/50오버랩) → 임베딩(Foundation Model) → Vector Search 인덱스 →
       LangChain RAG → 평가 Q&A 20개 생성 → MLflow 평가(faithfulness, relevance) → 개선 제안
시스템 프롬프트: 한국어, 소스 문서 인용 필수.
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## 10. Unity Catalog 작업

| 시나리오       | 프롬프트                                                                                     |
| ---------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- |
| **테이블 생성** | "Delta 테이블: customer\_id(BIGINT), name(STRING), email, signup\_date. Liquid Clustering." |
| **뷰 생성**   | "@raw\.orders + @raw\.customers 조인 뷰. 한국어 COMMENT."                                      |
| **메타데이터**  | "@prod.sales 스키마 모든 테이블에 테이블/컬럼 설명 자동 생성."                                               |
| **테이블 검색** | "/findTables 고객 구매 이력"                                                                   |
| **최적화**    | "OPTIMIZE + VACUUM + Z-ORDER 추천."                                                        |
| **리니지**    | "@gold.revenue\_summary의 데이터 리니지 추적."                                                    |