LLM 프롬프트 기초 가이드

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대상자

AI 초보자 및 프롬프트 엔지니어링에 관심 있는 개발자

난이도: 중간

핵심 요약

• 프롬프트는 LLM의 "스티어링 휠" 역할을 하며, 명확성과 구조화된 지침이 필요
• Chain-of-Thought (CoT) 기법을 활용해 복잡한 문제 해결 능력 향상 가능
• 맥락의 정확성과 비용 효율성을 동시에 고려한 프롬프트 설계 전략 필요

섹션별 세부 요약

1. 프롬프트의 핵심 원리

• 명확한 목적 설정과 구체적인 지침 제공이 성공의 핵심
• "What", "How", "Why" 질문 구조로 유도력 강화
• "Step-by-step" 형식으로 단계별 지시문 구성 권장

2. 고급 기법: Chain-of-Thought (CoT)

• 복잡한 추론 과정을 "Think" 단계로 분리하여 모델의 논리적 흐름 유도
• 예: "Think: [논리적 단계] → Answer: [최종 답변]" 형식 사용
• CoT를 통해 정확도 20% 이상 향상 가능 (실험적 데이터 기반)

3. 맥락 구축 전략

• 역할 분담(Role Assignment): "당신은 전문가입니다"와 같은 역할 명시로 신뢰도 상승
• 데이터 기반 사례: "2023년 1분기 데이터 기준"과 같은 시간/공간 정보 삽입
• 모순 회피: 모델의 한계를 인지하고 "모순된 정보는 무시"와 같은 지침 추가

4. 성능 모니터링 및 최적화

• 비용 대비 성능 지표(예: token 사용량, 추론 시간) 추적 필수
• A/B 테스트: 동일한 작업에 대해 2가지 이상의 프롬프트 버전 비교 검증
• 반복적 수정: 결과 분석 후 "지속적인 피드백 루프" 구축 권장

결론

• CoT 기법과 역할 명시를 결합한 프롬프트가 가장 효과적임
• "구체적 지침 + 맥락 명확화"가 핵심이며, 비용 효율성을 위해 반복적 수정 필요
• "Think: [논리적 단계] → Answer: [최종 답변]" 형식 사용을 권장하며, 모델의 한계를 명시해 안정성 확보