AI 프롬프트 엔지니어링의 핵심 전략
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
AI 모델을 활용하는 개발자 및 AI 프롬프트 엔지니어, 특히 소프트웨어 개발 분야의 실무자
핵심 요약
- 명확한 지시사항 제시:
"Summarize the key environmental impacts of climate change in 3 concise bullet points for a general audience"와 같은 구체적인 프롬프트로 AI의 성능을 극대화 - 출력 형식 정의: JSON, Markdown 등 필요한 형식을 명시 (
"Provide a JSON object with name, age, and city fields"). - 제약 조건 설정:
"under 100 words"또는"Do not use technical jargon"와 같은 조건을 명시하여 결과의 정확성 향상.
섹션별 세부 요약
1. AI 모델 이해 및 API 파라미터 설정
- AI 모델의 특성(예: 언어 모델, 이미지 생성기)과
temperature(창의성/안정성 조절),max_tokens(응답 길이 제한) 등의 파라미터를 사전에 분석. - API 문서에서 가능한 파라미터 범위 파악 후,
temperature=0.7등으로 정확한 제어 가능.
2. 명확한 지시사항과 출력 형식 정의
"Write about climate change"대신"Summarize the key environmental impacts of climate change in 3 concise bullet points for a general audience"와 같은 구체적 지시사항 제공.- JSON, Markdown 등 필요한 형식을 명시(
"Provide a JSON object with name, age, and city fields").
3. 컨텍스트 제공 및 Few-Shot Prompting
- 고객 지원 봇 개발 시
"You are a customer support agent for a software company. The user is experiencing a login error with code ‘AUTH-001’"와 같은 컨텍스트 제공. - Few-Shot Prompting 기법:
- 입력/출력 예시 포함 (예: "English: Hello → French: Bonjour")
- AI에 패턴 학습을 유도하여 정확한 결과 생성.
4. 고급 기법: Chain-of-Thought(CoT) 및 Role-Playing
- CoT 기법:
"Solve this math problem. Show your step-by-step reasoning: (10 + 5) * 2"처럼 단계별 추론 유도. - Role-Playing:
"Act as a senior software engineer"와 같은 역할 지정으로 전문적 언어 사용 유도. - Delimiters 사용:
###,---, XML 태그() 등으로 프롬프트 구조 분리.
5. 반복적 프롬프트 수정 및 윤리적 고려
- 반복적 프롬프트 수정 프로세스:
- Draft: 간단한 프롬프트 작성
- Test: AI API로 테스트
- Evaluate: 결과의 정확성, 형식, 내용 검토
- Refine: 컨텍스트 추가, 지시사항 명확화,
temperature조정 등 수정 - Repeat: 반복적 개선
- 윤리적 고려: 편향된 데이터로 인한 AI 편향 방지, 안전 가드레일(safety guardrails) 적용.
결론
- 반복적 프롬프트 수정과 구조화된 지시사항을 통해 AI의 성능 최적화.
Google Gemini API와Node.js활용 예제는 'Prompt Engineering in Action: Examples using Google Gemini & Node.js' 포스트 참조.- 윤리적 고려사항(편향 방지, 안전 가드레일)을 반드시 포함하여 AI 결과의 신뢰성 확보.