프롬프트 엔지니어링에 관하여

최근  생성형 AI 의 발전에 따라 새로운 용어들과 기법들이 생겼습니다.

평소에 chatGPT 를 사용하며 양질의 답변을 얻기위해 사용했던 방법들이 프롬프트 엔지니어링의 기법들 중에 하나였다는 것을 알게 되었습니다. 그래서 프롬프트 엔지니어링에 대해 자세히 알아보려고 합니다.

 

프롬프트 엔지니어링이란?

생성형 AI 를 잘 다루는 기법들 그 자체를 의미합니다. 즉 똑똑하게 명령을 내려 LLM 에게 효율적으로 결과물을 받아볼 수 있도록 하는 기법들을 나타냅니다. 크게 네가지가 있습니다.

1. 역할을 설정해 질문하기

AI 가 특정 역할을 맡아 답변하도록 설정하는 방법입니다. 예를 들어, "당신은 이제부터 숙련된 백엔드 개발자입니다"와 같은 역할을 설정하면, AI는 해당 역할에 맞춰 응답하게 됩니다. 이를 통해 전문성을 요구하는 상황에서도 적절한 답변을 받을 수 있습니다.

2. 명확한 아웃풋 요청하기

AI 에게 원하는 출력의 형식을 명확히 요청하는 방식입니다. 예를 들어, "JSON 형식으로 응답해 주세요" 또는 "세 가지 사례를 들어주세요"처럼 구체적으로 지시하면 결과가 더 정확해집니다. 불필요한 재질문을 줄이고 원하는 정보를 빠르게 얻는 데 유용합니다.

3. 추가적인 정보 제공하기

AI 가 답변을 작성하기 전에 필요한 정보를 사전에 제공하는 방식입니다. 맥락, 데이터, 목표 등을 상세히 설명하면 AI 가 더 적합한 답변을 제공합니다. 예를 들어, "다음 데이터 세트를 분석해 주세요. 데이터는 [A, B, C] 입니다"처럼 필요한 데이터를 명시합니다.

4. Chain of Thought

복잡한 작업을 처리할 때 여러 개의 프롬프트를 연결하여 단계적으로 작업을 진행하는 방법입니다. 예를 들어, 첫 번째 단계에서 데이터를 분류하고, 두 번째 단계에서 요약하며, 마지막 단계에서 보고서를 작성하도록 지시할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 과제도 체계적으로 처리할 수 있습니다.

 

마무리

프롬프트 엔지니어링은 단순히 AI 에게 질문하는 것을 넘어, 효율적이고 전문적인 소통 방법을 설계하는 기술입니다. 위에서 소개한 네 가지 기법은 AI 와의 상호작용을 최적화하는 데 큰 도움을 줄 것입니다. 이를 통해 생성형 AI를 더 효과적으로 활용할 수 있을 뿐만 아니라, 다양한 도메인에서 생산성을 극대화할 수 있습니다.