프롬프트 엔지니어링

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

AI 모델과의 상호작용을 개선하고자 하는 개발자 및 AI 사용자

• 난이도: 중간 수준 (AI 기본 지식 보유자)

핵심 요약

• 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델의 응답을 반복적이고 구조적인 프로세스로 개선하는 방법
• "You are a senior Node.js developer"와 같은 역할 설정이 모델의 톤 및 용어를 정의
• 세부 정보 제공 (예: "React 컴포넌트에서 'TypeError' 발생")이 모델의 정확도를 높임
• 모듈화된 단계별 질문 (예: "Step 1: 기본 챗봇 생성" → "Step 2: 메모리 기능 추가")으로 복잡도 관리

섹션별 세부 요약

1. **역할 설정 (Set the Persona)**

• 모델이 특정 역할(예: "senior Node.js developer")을 수행하도록 명시하여 맥락과 용어를 정의
• 예: "You are a product manager writing a user story" → 모델의 응답 방식을 맞춤화

2. **사용자 역할 및 목표 명시**

• 사용자의 역할(예: "beginner learning Node.js")과 목표(예: "to-do list 앱 개발")을 명확히 전달
• 모델이 사용자 수준에 맞춘 답변을 제공하도록 유도

3. **맥락 제공**

• 모호한 요청(예: "Fix this code") 대신 구체적인 문제 설명 (예: "React 컴포넌트에서 'TypeError' 발생") 제공
• 세부 정보가 많을수록 모델의 정확도 향상

4. **단계별 모듈화**

• 복잡한 요청(예: "메모리와 감정이 있는 챗봇 생성")을 작은 단계로 나누어 처리
• 예: "Step 1: 기본 챗봇 생성" → "Step 2: 메모리 기능 추가"

5. **예시 기반 명확성 강조**

• 입력 및 예상 결과 제공 (예: "Input: 'I like apples and bananas' → Expected Output: ['apples', 'bananas']")
• 기대치를 명확히 전달하여 모델의 이해도 향상

6. **명확성 검증 요청**

• 모델에 "이 프롬프트가 명확한가?"를 질문하여 약점을 사전에 발견
• 예: "Before you answer, check if any part of this prompt is unclear"

결론

• 프롬프트는 반복적 개선이 핵심 → "What did it miss?"로 피드백 수집
• 단계별 조정 및 "Why might this answer not be what I expected?" 질문으로 모델의 반응 분석
• 명확성과 구조화된 요청이 AI 모델의 정확도와 효율성에 직접적인 영향을 미침