ChatGPT 프롬프트 엔지니어링, 최적의 결과를 위한 가이드
프롬프트 엔지니어링은 ChatGPT와 같은 AI 모델을 효과적으로 활용하기 위한 핵심 기술입니다.
올바른 프롬프트를 작성하면 더 유용하고 정확한 결과를 얻을 수 있으며, 이는 생산성을 높이고 작업의 효율성을 극대화하는 데 도움이 됩니다.
이번 포스트에서는 OpenAI의 가이드라인을 바탕으로 ChatGPT를 위한 최적의 프롬프트 엔지니어링 방법을 소개하겠습니다.
* 참고 출처:
1. 최신 모델 사용하기
가장 중요한 첫 번째 단계는 최신 모델을 사용하는 것입니다. 최신 모델은 일반적으로 성능이 더 우수하며, 프롬프트 엔지니어링에도 더 적합합니다.
2. 명령어를 프롬프트의 시작 부분에 배치하기
명령어를 프롬프트의 시작 부분에 배치하면 AI가 무엇을 해야 하는지 명확히 이해할 수 있습니다.
또한 명령어와 텍스트를 구분하기 위해 ### 또는 """를 사용하는 것이 좋습니다.
예시:
- 덜 효과적인 방식 ❌:
텍스트를 아래의 중요한 포인트들로 요약해 주세요. {텍스트 입력} - 더 나은 방식 ✅:
텍스트를 아래의 중요한 포인트들로 요약해 주세요. 텍스트: """ {텍스트 입력} """
3. 구체적이고 상세한 지시사항 제공하기
프롬프트에 원하는 결과, 컨텍스트, 형식, 스타일 등을 구체적이고 상세하게 명시하는 것이 중요합니다.
AI가 요구사항을 정확히 이해하고, 원하는 형식에 맞게 응답을 생성하는 데 큰 도움이 됩니다.
예시:
- 덜 효과적인 방식 ❌:
OpenAI에 대해 시를 작성해 주세요. - 더 나은 방식 ✅:
최근 DALL-E 제품 출시를 중심으로 OpenAI에 대해 영감을 주는 짧은 시를 {유명 시인}의 스타일로 작성해 주세요.
4. 원하는 출력 형식을 예시로 제시하기
AI 모델은 원하는 출력 형식을 명확하게 제시하면 더 정확한 결과를 제공합니다.
예시를 통해 특정 형식을 지정하는 것은 프로그래밍적으로 결과를 추출하는 데도 유리합니다.
예시:
- 덜 효과적인 방식 ❌:
텍스트에서 언급된 엔터티를 추출해 주세요. 4가지 엔터티 유형을 추출해 주세요: 회사 이름, 사람 이름, 특정 주제 및 테마. - 더 나은 방식 ✅:
텍스트에서 중요한 엔터티를 추출해 주세요. 먼저 회사 이름을 추출한 다음 사람 이름, 특정 주제, 그리고 마지막으로 일반적인 테마를 추출해 주세요. 원하는 형식: 회사 이름: <comma_separated_list_of_company_names> 사람 이름: <comma_separated_list_of_people_names> 특정 주제: <comma_separated_list_of_topics> 일반 테마: <comma_separated_list_of_themes> 텍스트: {텍스트}
5. Zero-shot에서 Few-shot으로, 그 후에 필요하면 Fine-tune
처음에는 Zero-shot 방식을 시도하고, 원하는 결과가 나오지 않으면 Few-shot 예시를 추가해 주세요. 그래도 원하는 결과가 나오지 않는다면, Fine-tuning을 고려해 볼 수 있습니다.
예시:
- Zero-shot 방식:
아래 텍스트에서 키워드를 추출해 주세요. 텍스트: {텍스트} 키워드: - Few-shot 방식:
아래 텍스트에서 키워드를 추출해 주세요. 텍스트 1: Stripe는 웹 개발자가 결제 처리를 웹사이트와 모바일 애플리케이션에 통합할 수 있는 API를 제공합니다. 키워드 1: Stripe, 결제 처리, API, 웹 개발자, 웹사이트, 모바일 애플리케이션 ## 텍스트 2: OpenAI는 텍스트를 이해하고 생성하는 데 매우 능숙한 최첨단 언어 모델을 훈련시켰습니다. 우리 API는 이러한 모델에 대한 접근을 제공하며, 언어 처리와 관련된 거의 모든 작업을 해결하는 데 사용할 수 있습니다. 키워드 2: OpenAI, 언어 모델, 텍스트 처리, API. ## 텍스트 3: {텍스트} 키워드 3:
6. 모호한 표현 피하기
불필요하게 모호한 지시사항은 피하고, 대신 명확하고 구체적인 지시사항을 사용하세요.
예시:
- 덜 효과적인 방식 ❌:
이 제품의 설명은 짧게, 몇 문장만 작성해 주세요. - 더 나은 방식 ✅:
이 제품을 3~5문장의 단락으로 설명해 주세요.
7. 금지사항보다는 권장사항을 명시하기
금지해야 할 사항만 언급하기보다는, 대신 어떤 방식을 사용할지 권장하는 것이 더 효과적입니다.
예시:
- 덜 효과적인 방식 ❌:
아래는 에이전트와 고객 간의 대화입니다. 사용자 이름이나 비밀번호를 묻지 마세요. 반복하지 마세요. - 더 나은 방식 ✅:
아래는 에이전트와 고객 간의 대화입니다. 에이전트는 문제를 진단하고 해결책을 제안하는데, PII와 관련된 질문은 피합니다. 사용자 이름이나 비밀번호를 묻는 대신, www.samplewebsite.com/help/faq 링크를 참조해 주세요. 고객: 계정에 로그인할 수 없어요.
8. 코드 생성 시 패턴 유도를 위해 "leading words" 사용하기
코드 생성 프롬프트에서는 "import"와 같은 선도 단어를 사용하여 모델이 특정 패턴을 따르도록 유도할 수 있습니다.
예시:
- 덜 효과적인 방식 ❌:
간단한 파이썬 함수를 작성해 주세요.
1. 마일 단위의 숫자를 물어보고
2. 이를 킬로미터로 변환합니다.
더 나은 방식 ✅:간단한 파이썬 함수를 작성해 주세요.
1. 마일 단위의 숫자를 물어보고
2. 이를 킬로미터로 변환합니다.
import
이 코드 예시에서 "import"를 추가하면 모델에게 Python으로 코드를 작성해야 한다는 신호를 줍니다. 비슷하게 "SELECT"는 SQL 문장을 시작해야 한다는 신호로 유용합니다.
결론
이 가이드라인을 활용하면 ChatGPT와 같은 AI 모델에서 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
구체적이고 명확한 지시사항을 제공하며, 최신 모델을 사용하고, 프롬프트 형식을 정확하게 설정하는 것이 성공적인 프롬프트 엔지니어링의 핵심입니다.
롬프트 엔지니어링에 대한 이해를 높이고, 실제 적용 사례에서 최적의 결과를 얻기를 바랍니다.
구체적인 예시와 팁을 바탕으로 더 나은 결과를 얻는 데 도움이 되기를 바랍니다. ChatGPT와 함께 더 스마트한 작업 환경을 만들어 보세요!