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프롬프트 엔지니어링은 AI에게 최적의 결과물을 얻기 위한 '질문의 설계 기술'이며, 다음 세 가지 핵심 원칙을 기반으로 합니다.
1. 명확성 (Clarity): 모호함을 제거하라
AI는 인간처럼 '알아서' 추론하거나 의도를 파악하지 못합니다. 따라서 지시는 최대한 명확하고 구체적이어야 합니다.
| 원칙 | 설명 | 예시 |
| 구체적인 역할 부여 | AI에게 특정 전문가의 **페르소나(Persona)**를 설정해 주어 답변의 관점과 톤을 결정하게 합니다. | "당신은 냉철한 기업 컨설턴트입니다. 아래 문제에 대해 객관적인 해결책을 제시하세요." |
| 단계별 지침 | 복잡한 작업을 한 번에 요청하기보다, 작은 단계로 쪼개어 순서대로 처리하도록 지시합니다. | "먼저, 이 데이터를 분석하세요. 다음으로, 분석 결과를 바탕으로 3가지 핵심 결론을 도출하세요. 마지막으로, 결론을 500자 이내의 보고서 형식으로 작성하세요." |
| 정확한 용어 사용 | 모호한 형용사('좋은', '많은', '적절한') 대신, 수치, 형식, 길이를 명확하게 제시합니다. | "300자 이내로 요약하시오.", "결과는 마크다운 테이블 형식으로 작성하시오.", "전문 용어 사용을 금지하고 초등학생도 이해할 수 있는 언어를 사용하시오." |
2. 맥락 제공 (Context Provision): 배경지식을 심어주라
AI는 제공된 텍스트만을 기반으로 작동합니다. 따라서 AI가 더 나은 결과물을 만들도록 충분한 배경 정보와 맥락을 함께 주어야 합니다.
| 원칙 | 설명 | 예시 |
| 배경 정보 제공 | 요청 사항과 관련된 주요 정보, 목표, 제약 사항 등을 프롬프트의 초반에 명시합니다. | "이메일 제목: [긴급]", "목표 청중: 50대 중반의 CEO", "제품 특징: 친환경 소재로 제작되었으며 가격은 5만원입니다." |
| 예시 (Few-shot Learning) | AI가 따라 할 만한 이상적인 결과물의 예시를 1~3개 정도 제공하여 AI의 학습을 돕습니다. | (입력) A는 B이다. (출력) 그러므로 C이다. (이 패턴을 참고하여...) |
| 부정적 제약 (Negative Constraints) | 원치 않는 결과나 사용해서는 안 될 단어/표현을 미리 명시하여 오류를 줄입니다. | "결과에 '최고의', '가장', '혁신적인'과 같은 과장된 수식어는 사용하지 마시오." |
3. 반복 및 개선 (Iteration & Refinement): 소통하며 정교화하라
프롬프트 엔지니어링은 한 번의 입력으로 끝나지 않습니다. AI가 생성한 결과물을 보고 지속적으로 개선하고 정교화하는 과정이 필요합니다.
| 원칙 | 설명 | 예시 |
| 결과물 비판 | AI의 결과물에 대해 구체적인 비판을 가하고 수정을 요청합니다. | "결과가 너무 딱딱합니다. 어조를 좀 더 친근하고 유머러스하게 바꿔주세요." |
| '왜'를 질문 | AI가 내놓은 답이 이상할 경우, 그렇게 판단한 근거를 되물어 AI의 사고 과정을 이해합니다. | "당신이 이 3가지 결론을 도출한 근거가 무엇인지, 그 과정을 설명해 주세요." |
| 체인 오브 사고 (Chain-of-Thought) | AI에게 최종 답변을 내놓기 전에 사고 과정을 먼저 설명하도록 요구하여, 답변의 품질과 논리성을 향상시킵니다. | "답변하기 전에, 당신이 문제를 해결하는 내부적인 단계를 먼저 순서대로 작성한 후, 최종 답변을 제공하세요." |
AI 활용할 때 이러한 기본 원칙을 숙지하고 프롬프트를 작성한다면, 단순한 '사용자'가 아닌 AI를 지휘하는 호모 프롬프트로서 경쟁력을 확보하실 수 있을 것입니다!
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