프롬프트 엔지니어링 설명: 더 나은 AI 상호 작용 제작

게시 됨: 2025-01-14

ChatGPT 및 Claude와 같은 생성 AI 도구가 더욱 강력해지고 널리 사용됨에 따라 이러한 도구와 효과적으로 상호 작용하는 능력은 필수 기술이 되었습니다. 여기서신속한 엔지니어링이시작됩니다. 정확하고 체계적으로 구성된 프롬프트를 작성하는 방법을 배우면 문제 해결, 콘텐츠 생성, 질문 답변 등 AI 생성 출력의 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 가이드에서는 프롬프트 엔지니어링의 기본 사항을 분석하고 그 중요성을 설명하며 AI 모델과의 통신 기술을 익히는 데 도움이 되는 실용적인 기술을 공유합니다.

목차

  • 프롬프트엔지니어링이란?
  • 신속한 엔지니어링이 왜 중요한가요?
  • 필수 프롬프트 엔지니어링 기술
  • 효과적인 프롬프트 작성을 위한 팁
  • 프롬프트 엔지니어링의 일반적인 과제
  • 신속한 엔지니어링 적용
  • 신속한 엔지니어링을 위한 도구 및 리소스
  • 신속한 엔지니어링의 미래

프롬프트엔지니어링이란?

프롬프트 엔지니어링은 GPT나 기타 LLM(대형 언어 모델)과 같은 AI 모델에서 생성된 응답을 안내하고 개선하는 기술입니다. 기본적으로 프롬프트 엔지니어링에는 모델이 수행하려는 작업을 더 잘 이해할 수 있도록 명확하고 효과적인 프롬프트를 작성하는 작업이 포함됩니다. 이러한 방식으로 신속한 엔지니어링은 인간의 의도와 AI 기능 사이의 가교로 볼 수 있으며, 사람들이 LLM과 보다 효과적으로 의사소통하여 고품질의 관련성 있고 정확한 결과를 얻을 수 있도록 돕습니다.

AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 잘 설계된 프롬프트가 필수적입니다. 정확한 답변을 원하든, 창의적인 제안을 원하든, 단계별 솔루션을 원하든 잘 구성된 프롬프트는 모델 응답의 유용성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

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프롬프트란 무엇입니까?

프롬프트는 완료하려는 작업을 지정하기 위해 AI 모델에 제공하는 자연어 텍스트 입력입니다. 프롬프트의 범위는 단 몇 단어부터 상황에 대한 예와 추가 정보가 포함된 복잡한 다단계 지침까지 다양합니다.

Claude 또는 ChatGPT와 같은 도구를 사용하는 경우 프롬프트는 채팅 상자에 입력하는 내용입니다. 개발자 컨텍스트에서 프롬프트는 AI 모델이 애플리케이션 내의 사용자 쿼리에 응답하도록 안내하는 지침 역할을 합니다.

신속한 엔지니어링이 왜 중요한가요?

신속한 엔지니어링은 기본 모델을 변경하거나 추가 교육을 받지 않고도 LLM의 효율성을 향상시킵니다. 모델이 입력에 반응하는 방식을 개선하면 LLM이 새로운 작업에 적응하여 더욱 다양하고 효율적으로 만들 수 있습니다.

기본적으로 프롬프트 엔지니어링은 원하는 결과가 달성될 때까지 프롬프트를 설계, 테스트 및 개선하는 반복적인 프로세스입니다. 이 방법은 LLM이 전통적으로 직면하고 있는 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 이러한 모델은 본질적으로 수학 문제 해결과 같은 논리적 추론을 위해 구축되지는 않았지만 다단계의 구조화된 프롬프트는 보다 정확한 결과를 위해 복잡한 작업을 관리 가능한 단계로 나누도록 안내할 수 있습니다.

AI의 가장 큰 과제 중 하나인 해석 가능성(종종 '블랙박스' 문제라고도 함)은 잘 설계된 프롬프트를 통해 해결할 수도 있습니다. 예를 들어, CoT(사고 사슬) 프롬프트에서는 모델이 추론을 단계별로 보여주도록 요구하여 의사 결정 프로세스를 더욱 투명하게 만듭니다. 이러한 명확성은 모델이 어떻게 결론에 도달하는지 이해함으로써 정확성을 보장하고 신뢰를 구축하며 정보에 입각한 의사 결정을 지원하는 의료, 금융, 법률과 같은 위험도가 높은 분야에서 특히 중요합니다.

LLM이 달성할 수 있는 범위를 확장함으로써 신속한 엔지니어링은 신뢰성, 투명성 및 유용성을 향상시킵니다. AI 모델을 점점 더 복잡해지는 작업을 처리할 수 있는 보다 효과적이고 신뢰할 수 있는 도구로 변환합니다.

필수 프롬프트 엔지니어링 기술

숙련된 프롬프트 엔지니어는 LLM으로부터 더욱 미묘하고 유용한 응답을 얻기 위해 다양한 방법을 사용합니다. 가장 일반적으로 사용되는 기술로는 일련의 생각 프롬프트, 소수 프롬프트, 역할별 프롬프트 등이 있습니다. 이러한 기술은 LLM이 특정 작업과 상황에 더 잘 맞는 결과를 생성하도록 안내하는 데 도움이 됩니다.

CoT(사고 사슬 프롬프트)

CoT 프롬프트는 LLM이 문제를 더 작고 논리적인 단계로 나누도록 장려하여 복잡한 추론 작업을 해결하는 강력한 기술입니다. 예를 들어 CoT 프롬프트에는 다음이 포함될 수 있습니다.

"답변을 제공할 때 추론을 단계별로 설명하세요."

추론을 설명함으로써 모델은 작업을 표시하지 않고 단일 응답을 제공하도록 요청받을 때보다 정답에 도달할 가능성이 더 높습니다. 이 접근 방식은 수학, 논리 또는 다단계 문제 해결과 관련된 작업에 특히 유용합니다.

제로샷 프롬프트

제로샷 프롬프트는 예시나 추가 컨텍스트를 제공하지 않고 모델에 작업을 완료하도록 요청합니다. 예를 들어 모델에 다음을 지시할 수 있습니다.

“이 이메일을 일본어로 번역해 주세요.”

이 경우 LLM은 사전 훈련된 지식 기반에만 의존하여 응답을 생성합니다. 제로샷 프롬프트는 자세한 지침이나 예시가 필요하지 않으므로 모델이 이미 익숙한 간단한 작업에 특히 유용합니다. 일반적인 작업에 LLM을 활용하는 빠르고 효율적인 방법입니다.

퓨샷 프롬프트

퓨샷 프롬프트는 모델의 반응을 안내하기 위해 소수의 예(보통 2~5개)를 제공하여 제로샷 프롬프트를 기반으로 합니다. 이 기술은 LLM이 새로운 작업이나 형식에 보다 효과적으로 적응하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 제품 리뷰의 감정을 분석하는 모델을 원하는 경우 다음과 같이 몇 가지 레이블이 지정된 예를 포함할 수 있습니다.

예 1: “이 제품은 완벽하게 작동합니다!” → 긍정적 예 2: “이틀 후에 고장났습니다.” → 부정적

샘플을 제공하면 LLM이 작업을 더 잘 이해할 수 있고 동일한 논리를 새로운 입력에 적용할 수 있습니다.

역할별 프롬프트

역할별 프롬프트는 LLM이 응답할 때 특정 관점, 어조 또는 전문 지식 수준을 채택하도록 지시합니다. 예를 들어 교육용 챗봇을 구축하는 경우 모델에 다음을 수행하라는 메시지를 표시할 수 있습니다.

"이 개념을 초보자에게 설명하는 인내심 있는 고등학교 교사로서 응답하십시오."

이 접근 방식은 모델이 적절한 어휘, 어조, 세부 수준을 통합하여 특정 청중에 대한 반응을 맞춤화하는 데 도움이 됩니다. 또한 역할별 프롬프트를 통해 해당 역할을 맡은 사람이 보유하고 있는 도메인별 지식을 포함할 수 있어 응답 품질과 관련성이 향상됩니다.

그러나 역할별 프롬프트는 편견을 유발할 수 있으므로 주의 깊게 사용해야 합니다. 예를 들어 연구에 따르면 LLM에게 "남자로서" 또는 "여자로서"라고 응답하도록 요청하면 남성 페르소나에 대해 자동차를 더 깊이 설명하는 등 콘텐츠 세부 사항에 차이가 생길 수 있습니다. 이러한 편견을 인식하는 것은 역할별 프롬프트를 책임감 있게 적용하는 데 핵심입니다.

효과적인 프롬프트 작성을 위한 팁

위 기술의 효과를 극대화하려면 정확하고 명확하게 프롬프트를 작성하는 것이 중요합니다. 다음은 LLM이 고품질의 작업에 적합한 결과를 제공하도록 안내하는 프롬프트를 설계하는 데 도움이 되는 5가지 입증된 전략입니다.

  1. 명확하고 구체적이어야 합니다.출력 형식, 어조, 대상, 맥락 등의 세부정보를 포함하여 원하는 내용을 명확하게 정의하세요. 지침을 번호가 매겨진 목록으로 나누면 모델이 더 쉽게 따라갈 수 있습니다.
  2. 테스트 변형.여러 버전의 프롬프트를 실험하여 미묘한 변화가 출력에 어떤 영향을 미치는지 확인하세요. 결과를 비교하면 가장 효과적인 문구를 식별하는 데 도움이 됩니다.
  3. 구분자를 사용하세요.XML 태그(예: <example> 및 <instructions>)나 삼중따옴표(""")와 같은 시각적 구분 기호를 사용하여 프롬프트를 구성하세요. 이는 모델이 입력 섹션을 이해하고 구별하는 데 도움이 됩니다.
  4. 역할을 할당합니다.모델이 "사이버 보안 전문가" 또는 "친절한 고객 지원 상담원"과 같은 특정 관점을 채택하도록 지시합니다. 이 접근 방식은 유용한 맥락을 제공하고 대응의 어조와 전문 지식을 맞춤화합니다.
  5. 예시를 제공하세요.기대치를 명확히 하기 위해 샘플 입력 및 출력을 포함합니다. 예제는 특정 형식, 스타일 또는 추론 프로세스가 필요한 작업에 특히 효과적입니다.

프롬프트 엔지니어링의 일반적인 과제

효과적인 프롬프트를 만들 때 LLM의 한계를 고려하는 것이 중요합니다. 프롬프트를 작성할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 문제에는 토큰 제한, 예시의 균형 부족으로 인한 편향, 모델에 너무 많은 정보 제공 등이 있습니다.

토큰 한도

대부분의 LLM은 프롬프트와 스프레드시트, Word 문서 또는 웹 URL과 같이 컨텍스트에 대해 모델에 제공하는 추가 정보를 모두 포함하는 입력 크기에 제한을 둡니다. 이 입력은 토큰화를 통해 생성된 텍스트 단위인 토큰으로 측정됩니다. 토큰은 문자만큼 짧을 수도 있고 단어만큼 길 수도 있습니다. 입력이 길수록 모델이 더 많은 정보를 분석해야 하므로 계산 비용이 더 많이 듭니다. 수백 개에서 수천 개에 이르는 이러한 제한은 컴퓨팅 리소스와 처리 능력을 관리하는 데 도움이 됩니다.

예시의 편견

몇 번의 학습 작업에서는 학습할 모델을 제공하는 예시의 종류로 인해 모델이 응답에서 예시와 너무 가깝게 일치할 수 있습니다. 예를 들어, 모델에 감정 분류 작업을 수행하도록 요청했지만 학습할 긍정적인 예 5개와 부정적인 예 1개만 제공하는 경우 모델은 새 예를 긍정적인 것으로 분류할 가능성이 너무 높습니다.

정보 과부하

단일 프롬프트에 너무 많은 정보를 제공하면 모델이 혼란스러워지고 가장 관련성이 높은 정보를 식별하지 못할 수 있습니다. 프롬프트가 지나치게 복잡하면 모델이 제공된 예에만 너무 좁은 범위로 집중하게 되어(과적합) 효과적으로 일반화하는 능력이 상실될 수 있습니다.

신속한 엔지니어링 적용

신속한 엔지니어링은 다양한 산업 분야에서 AI 모델의 반응성과 적응성, 유용성을 높이는 데 도움이 됩니다. 신속한 엔지니어링이 주요 분야의 AI 도구를 향상시키는 방법은 다음과 같습니다.

콘텐츠 생성

잘 만들어진 프롬프트는 제안서, 백서, 시장 조사, 뉴스레터, 슬라이드 데크, 이메일 등 매우 구체적이고 상황을 인식하는 비즈니스 커뮤니케이션을 생성할 수 있도록 하여 콘텐츠 제작에 혁명을 일으키고 있습니다.

고객 서비스

더 나은 프롬프트는 고객 서비스 챗봇이 더 관련성이 높고 공감적이며 효과적인 응답을 제공하는 데 도움이 됩니다. 응답 품질과 어조를 개선함으로써 신속한 엔지니어링을 통해 챗봇은 문제를 더 빠르게 해결하고 필요한 경우 인간 전문가에게 복잡한 문제를 에스컬레이션할 수 있습니다.

교육

AI 도구는 교육적 맥락에서 복잡한 답변을 평가하는 데 때때로 어려움을 겪을 수 있습니다. 그러나 CoT 프롬프트는 AI 모델이 학생의 응답을 통해 추론하여 올바른지 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 학생들이 잘못된 답을 제공하면 이러한 프롬프트를 통해 AI는 잘못된 추론을 식별하고 유용한 맞춤형 피드백을 제공할 수 있습니다.

신속한 엔지니어링을 위한 도구 및 리소스

자신만의 프롬프트를 엔지니어링하는 방법을 배우려는 경우 사용할 수 있는 사용자 친화적인 리소스가 많이 있습니다. 다음은 튜토리얼, 프롬프트 라이브러리 및 테스트 플랫폼 모음이므로 더 자세히 읽고, 구축을 시작하고, 프롬프트에서 생성되는 응답을 비교할 수 있습니다.

학습 리소스 및 튜토리얼

프롬프트에 대해 더 자세히 알고 싶다면 효과적인 프롬프트 엔지니어링의 기술과 과학을 이해하는 데 도움이 되는 유용한 리소스가 많이 있습니다.

  • DAIR.AI: 프롬프트 엔지니어링에 대한 무료 튜토리얼을 제공합니다.
  • Anthropic: 프롬프트 엔지니어링을 배우고 자신만의 프롬프트를 만드는 연습을 할 수 있는 무료 공개 대화형 튜토리얼을 제공합니다.
  • Reddit 커뮤니티: r/promptengineering 커뮤니티에 가입하여 다른 사람들이 작성하고 있는 프롬프트를 탐색하고 오픈 소스 프롬프트 라이브러리를 발견하세요.
  • OpenAI: 더 나은 프롬프트 작성을 위한 6가지 전략 공유
  • ChatGPT 프롬프트 생성기: 어디서부터 시작해야 할지 확신할 수 없을 때 HuggingFace 도구를 사용하여 프롬프트를 생성합니다.

프롬프트 라이브러리 및 예제

다른 사람들이 이미 작성한 프롬프트를 출발점으로 사용할 수도 있습니다. 다음은 Anthropic, OpenAI, Google 및 GitHub 사용자가 제공하는 무료 프롬프트 라이브러리입니다.

  • Anthropic의 프롬프트 라이브러리: 개인 및 비즈니스 사용 사례에 최적화된 검색 가능한 프롬프트 라이브러리입니다.
  • ChatGPT 대기열 프롬프트: 이 저장소에는 작업 완료를 요청하기 전에 ChatGPT에 대한 컨텍스트를 구축하는 데 사용할 수 있는 복사하여 붙여넣을 수 있는 프롬프트 체인이 있습니다. 회사에 대한 조사, 계약자 제안 초안 작성 및 백서 작성에 대한 프롬프트가 포함되어 있습니다.
  • 멋진 ChatGPT 프롬프트: 이 인기 있는 ChatGPT 프롬프트 라이브러리에는 수백 개의 프롬프트가 있으며, 그 중 다수는 ChatGPT가 "마케팅 담당자" 또는 "JavaScript 콘솔"과 같은 특정 역할을 맡도록 지시하는 것으로 시작됩니다.
  • Awesome Claude Prompts: Awesome ChatGPT Prompts를 모델로 한 이 사용자 생성 컬렉션은 크기는 작지만 비즈니스 커뮤니케이션을 포함하여 유용한 프롬프트 템플릿이 많이 포함되어 있습니다.
  • Google AI Studio: Gemini와 함께 사용할 수 있는 권장 프롬프트 갤러리입니다. 그들 중 다수는 이미지에서 정보를 추출하는 데 중점을 둡니다.
  • OpenAI 프롬프트 예제: 번역, 웹사이트 생성, 코드 개정 등의 작업에 대한 검색 가능한 프롬프트 예제 모음입니다.

테스트 플랫폼

시험해 보고 싶은 프롬프트가 있으면 어떻게 테스트합니까? 이러한 도구를 사용하면 다양한 프롬프트를 나란히 비교할 수 있으므로 효율성을 평가할 수 있습니다.

  • OpenAI 플레이그라운드: 다양한 GPT 모델 구성을 사용하여 프롬프트를 테스트하고 출력이 어떻게 비교되는지 확인할 수 있습니다.
  • Anthropic Workbench: 다양한 프롬프트에 대한 출력을 나란히 비교하고 채점 기능을 사용하여 성과를 정량화할 수 있습니다.
  • Prompt Mixer: 다양한 AI 모델에 걸쳐 프롬프트 라이브러리를 생성, 테스트 및 구축할 수 있는 macOS용 오픈 소스 데스크톱 앱입니다.

신속한 엔지니어링의 미래

앞으로 몇 년 안에 프롬프트 엔지니어링은 LLM이 인간과 함께 수행하는 작업이 될 것입니다. 프롬프트 엔지니어링 연구자들은 생성 모델이 자신만의 프롬프트를 작성하도록 가르치고 있습니다. 예를 들어 Google DeepMind의 연구원들은 OPRO(Optimization by PROmpting)라는 "메타 프롬프트" 접근 방식을 만들었습니다. 이 접근 방식에서는 LLM이 프롬프트 라이브러리에 대해 교육을 받은 다음 문제에 대한 응답으로 자체 프롬프트를 생성하도록 요청합니다.

연구원들은 또한 자체 프롬프트 LLM이 생성한 프롬프트의 효과를 비교하고 평가할 수 있는 방법을 개발하고 있으며, 이는 LLM이 복잡한 작업에 응답할 때 더 큰 자율성을 부여할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.