여러분, '프롬프트'라는 단어를 들어보셨나요? 작가에게 영감을 주는 한 줄의 글에서부터 실험을 시작하게 만드는 질문, 그리고 컴퓨터 프로그래밍에서 특정 상황에 대한 첫 단계를 제시하는 명령까지, 프롬프트는 우리 주변에 많이 있습니다. 그리고 이제, 이 프롬프트는 인공지능, 특히 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)과 소통하는 데에 있어 중요한 역할을 합니다. 바로 이것이 '프롬프트 엔지니어링'의 시작입니다.
프롬프트 엔지니어링이란?
프롬프트 엔지니어링은 과학적인 기반보다는, 어떻게 하면 LLM에게 정확하고 구체적인 지시를 할 수 있을지에 대한 지침과 가이드라인을 제공하는 실천 분야입니다. 즉, LLM과의 소통 방법을 예술처럼 다루는 것이죠. 정확하고 명확한 지시를 통해 LLM이 주어진 작업을 수행하도록 하는 것이 핵심입니다.
좋은 프롬프트 만들기
LLM과 효과적으로 소통하려면, 우리가 제공하는 프롬프트가 명확하고 정확해야 합니다. 이를 위해 몇 가지 원칙과 기법이 제안되었습니다:
- 프롬프트 구조와 명료성: 프롬프트는 목표 청중을 고려하여 작성되어야 합니다.
- 구체성과 정보 제공: 예시 중심의 프롬프트를 사용해야 합니다.
- 사용자 상호작용과 참여: 모델이 필요한 응답을 제공할 수 있을 때까지 정확한 세부 정보를 요청할 수 있도록 해야 합니다.
- 내용과 언어 스타일: 응답의 톤과 스타일을 지시해야 합니다.
- 복잡한 작업과 코딩 프롬프트: 복잡한 작업을 더 간단한 단계로 나눠 프롬프트로 제시해야 합니다.
CO-STAR 프롬프트 프레임워크
CO-STAR 프레임워크는 위에서 언급한 원칙들을 쉽고 명확하게 적용할 수 있는 방법을 제공합니다. 이 프레임워크는 다음과 같이 구성됩니다:
- C(문맥): 작업에 대한 배경과 정보 제공
- O(목표): LLM이 수행할 작업 정의
- S(스타일): 원하는 글쓰기 스타일 지정
- T(톤): 응답의 태도와 톤 설정
- A(청중): 응답 대상자 식별
- R(응답): 응답 형식과 스타일 제공
이러한 간단하지만 구체적인 프레임워크를 통해 LLM에게 명확한 지시를 제공할 수 있으며, 이를 통해 보다 정확하고
원하는 응답을 얻을 수 있습니다.
결론
프롬프트 엔지니어링은 LLM과의 효과적인 소통을 위한 핵심적인 접근 방법입니다. 좋은 프롬프트는 명확하고 구체적인 지시를 통해 원하는 결과를 얻을 수 있게 해줍니다. CO-STAR 프레임워크와 같은 도구를 사용하여, 우리는 LLM에게 더 정확하고 효과적인 지시를 할 수 있게 됩니다.
이제 1부에서 프롬프트 엔지니어링의 기초를 다뤘으니, 2부에서는 이를 실제로 어떻게 적용하는지, 그리고 LLM을 사용한 다양한 작업에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다.