프롬프트 엔지니어링이란 무엇입니까? AI에 대한 종합 가이드

개요

신속한 엔지니어링의 핵심은 AI를 활용한 대화형 연금술입니다. 질문이나 지침을 세심하게 작성하는 것이 생성 AI 모델의 세계와 만나 기본 쿼리를 목표가 있고 구체적이며 믿을 수 없을 만큼 유용한 응답으로 변환하는 곳입니다. 인간의 의도와 AI 기능을 연결하는 언어 다리라고 생각하십시오. 이 전략적 규율은 단순히 질문을 하는 것이 아닙니다. 물어보는 것입니다 연락해주세요 의 질문 연락해주세요 얻는 방법 가장 효과적인 답변.

프롬프트 엔지니어링은 자연어 처리(NLP) 분야에서 유래합니다. 여기서 목표는 AI에서 가장 원하는 응답을 유발하는 마법의 단어나 문구를 찾아내는 것입니다. 이는 마술 램프를 문지르는 정확한 방법을 아는 것과 같습니다. 이 경우 램프는 DALL-E와 같은 고급 AI로, 여러분이 꿈꾸는 이미지를 생성하도록 프로그래밍되어 있습니다. 그러나 그것은 단지 이미지에 관한 것이 아닙니다. 텍스트를 텍스트로, 텍스트를 이미지로, 텍스트를 오디오로 변환하는 등 신속한 엔지니어링 기술에는 정확할 뿐만 아니라 우리의 요구 사항과 밀접하게 일치하는 출력을 얻기 위해 입력을 조정하고, 개선하고, 최적화하는 작업이 포함됩니다. 복잡한 인간의 요구와 비즈니스 목표.

프롬프트 엔지니어링이란 무엇입니까?

신속한 엔지니어링은 비디오 게임에서 치트 코드를 사용하는 것과 유사하지만 AI 상호 작용을 위한 것입니다. AI가 이해할 뿐만 아니라 딱 맞는 응답을 제공할 정도로 정확하고 명확하게 프롬프트(지침이나 쿼리를 생각해 보세요)를 구성하는 것입니다. 이곳은 전문 프롬프트 엔지니어들이 인간의 의도에 맞게 AI를 작동시키는 것이 무엇인지 실험하고, 분석하고, 파악하는 데 하루를 보내는 곳입니다. 하지만 이 클럽은 독점적인 클럽이 아닙니다! Siri에게 알람 설정을 요청하거나 Google Assistant를 사용하여 레시피를 검색한 적이 있는 사람은 본질적으로 약간의 신속한 엔지니어링을 연습한 것입니다.

대규모 언어 모델이나 텍스트-이미지 모델과 같은 AI 모델 영역에서 신속한 엔지니어링은 "페르마의 작은 정리가 무엇인가요?"와 같은 간단한 쿼리부터 다양할 수 있습니다. "가을 낙엽에 관한 시를 써 보세요"와 같은 창의적인 명령까지. 표현, 스타일, 맥락 지정, 심지어 AI에 역할 할당에 관한 것입니다. 단어 순서를 완성하는 언어 학습 메시지를 본 적이 있나요? 이는 예를 통해 AI를 가르치기 위해 몇 번의 학습과 같은 기술을 사용하는 즉각적인 엔지니어링 실행입니다.

좋은 프롬프트와 나쁜 프롬프트의 차이는 AI 응답의 품질 측면에서 밤낮으로 다를 수 있습니다. 잘 만들어진 프롬프트는 빠르고 정확하며 관련성이 높은 답변으로 이어질 수 있지만 잘못 구성된 프롬프트는 모호하고 목표를 벗어나거나 심지어 무의미한 응답을 초래할 수 있습니다. 이러한 구별은 효율성, 속도 및 정확성이 가장 중요한 전문 환경에서 매우 중요합니다.

프롬프트 엔지니어링의 이점

효과적인 메시지 전달은 단지 올바른 대답을 얻는 것만이 아닙니다. 더 빨리 도착하는 것도 중요합니다. 시간이 돈인 비즈니스 맥락에서 신속한 엔지니어링은 AI 모델에서 유용한 정보를 추출하는 데 소요되는 시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다. 이러한 효율성은 AI를 시간에 민감한 애플리케이션에 통합하는 기업의 판도를 바꾸는 요소입니다.

더욱이 신속한 엔지니어링은 단 하나의 트릭이 아닙니다. 잘 고려된 단일 프롬프트는 다양한 시나리오에 적용할 수 있어 AI 모델의 확장성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 적응성은 각각의 새로운 애플리케이션에 대해 바퀴를 다시 만들 필요 없이 AI 기능을 확장하려는 기업에 필수적입니다.

마지막으로 중요한 것은 맞춤화는 신속한 엔지니어링이 진정으로 빛을 발하는 부분입니다. 특정 비즈니스 요구 사항이나 사용자 선호도에 맞게 AI 응답을 조정함으로써 프롬프트 엔지니어링은 독특하고 개인화된 경험을 제공합니다. 이러한 사용자 정의는 AI 결과를 정확한 비즈니스 목표에 맞추려는 조직에 매우 중요합니다.

그렇다면 이 매혹적인 프롬프트 엔지니어링의 세계를 더 깊이 탐구할 준비가 되셨나요? 이 기술이 AI와의 상호 작용을 어떻게 재구성하여 이를 보다 효과적이고 효율적이며 우리의 요구에 맞게 조정하는지 살펴보겠습니다.

두 가지 프롬프트 이야기: 전자상거래 챗봇 사례

당신이 아웃도어 장비를 전문으로 하는 전자상거래 사업을 운영하고 있다고 상상해 보십시오. 고객이 웹사이트에서 제품을 찾는 데 도움을 주기 위해 생성 AI 챗봇을 통합하기로 결정했습니다. 이 시나리오는 프롬프트 엔지니어링에서 잘 구성된 프롬프트와 잘못 구성된 프롬프트의 중요성을 완벽하게 보여줍니다.

시나리오 1: 잘못된 프롬프트

챗봇이 잘못 설계된 프롬프트로 프로그래밍되었다고 가정해 보겠습니다. 고객이 “캠핑하는 동안 어떻게 따뜻하게 지낼 수 있나요?”라고 묻습니다. 이제 이상적으로 제작된 프롬프트는 챗봇이 단열 침낭, 휴대용 히터 또는 보온복과 같은 제품을 제안하도록 유도해야 합니다. 그러나 메시지의 모호하고 방향이 잘못된 특성으로 인해 AI는 "따뜻함을 유지하세요"를 보다 일반적인 의미로 해석할 수 있습니다. 결과적으로 챗봇은 돌아다니기, 뜨거운 음료 마시기 등 체온 유지에 관한 일반적인 팁으로 응답합니다. 실제로 사이트에서 관련 제품을 찾는 고객의 요구 사항을 해결하는 것은 아닙니다.

이것은 잘못된 프롬프트의 전형적인 예입니다. 고객의 특정 요구 사항을 충족하지 못할 뿐만 아니라 잠재적인 구매를 유도할 기회도 놓치게 됩니다.

시나리오 2: 즉석 프롬프트

이제 스크립트를 뒤집어 프롬프트가 잘 설계되었다고 상상해 보겠습니다. 같은 고객이 같은 질문을 하지만 이번에는 AI가 제품 관련 쿼리를 해석하고 응답할 수 있도록 미세 조정된 프롬프트를 안내합니다. 상황과 전자상거래 설정을 이해하면 챗봇은 귀하의 사이트에서 사용할 수 있는 고품질 단열 캠핑 장비에 대한 추천을 제공하고 특정 제품 페이지로 연결될 수도 있습니다.

이러한 응답은 고객의 요구 사항을 직접적으로 해결하고, 쇼핑 경험을 향상시키며, 판매 가능성을 높입니다. 잘 작성된 프롬프트가 어떻게 효율적이고 관련성이 높으며 생산적인 상호 작용으로 이어져 고객과 비즈니스 모두에 이익이 될 수 있는지 보여줍니다.

시나리오 상황화:

온라인 전자제품 매장을 운영하고 있다고 상상해 보세요. 고객이 '잘못된 헤드폰 모델을 받았습니다. 나에게 전송된 올바른 메시지를 받을 수 있나요?” 이는 신속한 엔지니어링이 고객 만족 부서의 판도를 바꿀 수 있는 일반적인 시나리오입니다.

프롬프트 작성

먼저 AI 모델의 기반을 마련해야 합니다. 우리는 "이것은 혼란스러운 고객과 반응적이고 솔루션 지향적인 고객 서비스 상담원 사이의 대화입니다."라고 말합니다. 그러면 고객의 문의 사항을 그대로 제시해 드립니다. 이는 상호 작용의 성격과 수행해야 할 역할에 대한 AI의 명확한 맥락을 설정합니다.

이제 AI가 응답을 시작하는 방법을 안내해 보겠습니다. “고객 서비스 담당자의 응답: 안녕하세요. 주문에 대해 문의해 주셔서 감사합니다. 혼란을 드려 정말 죄송합니다. 네, 가능합니다.”라는 응답은 문제를 인정하고 공감을 표현하며 긍정적인 해결 방향으로 나아가야 함을 나타냅니다.

모델의 반응

이 프롬프트를 잘 조정된 AI 모델에 입력하면 다음과 같은 응답을 얻을 수 있습니다.

“예, 우리가 확실히 도와드릴 수 있습니다. 올바른 헤드폰을 보내드릴 수 있도록 주문 번호를 확인해 주시겠어요?”
“예, 우리가 당신을 위해 이 문제를 해결해 드릴 수 있습니다. 올바른 모델을 즉시 배송해 드리겠습니다. 잘못된 제품을 반품하기 위한 선불 라벨은 다음과 같습니다.”

잘 구성된 프롬프트의 힘

이 예는 신속한 엔지니어링에서 정밀도의 힘을 보여줍니다. 역할, 상황 및 원하는 결과를 명확하게 정의함으로써 AI는 관련성이 있고 도움이 될 뿐만 아니라 회사의 고객 서비스 표준에 부합하는 응답을 생성할 수 있습니다.

또한 이 접근 방식은 특정 회사 정책 및 고객 상호 작용 스타일에 따라 세부 조정될 수 있습니다. 더욱 정교해지면 이러한 AI 생성 응답은 브랜드의 목소리 및 고객 서비스 정신과 더욱 일치할 수 있습니다.

프롬프트란 무엇입니까?

AI 영역의 프롬프트는 정확하고 유익하며 방향이 명확한 청사진과 유사합니다. 이는 인간의 의도와 AI 실행 사이의 다리 역할을 하며 우리의 욕구와 질문을 AI 모델이 이해하고 실행할 수 있는 작업으로 변환합니다.

가장 간단하게 말하면 프롬프트는 AI 모델에 대한 지침이나 질문입니다. 그러나 눈에 보이는 것보다 더 많은 것이 있습니다. 프롬프트는 AI 모델이 질문에 답하고, 텍스트를 생성하고, 이미지를 생성하는 등 목적을 얼마나 효과적으로 수행할 수 있는지를 결정하는 비밀 소스입니다.

지침: 프롬프트의 핵심

지침은 프롬프트의 핵심입니다. 이는 우리가 기대하는 바를 AI에게 정확하게 알려줍니다. 예를 들어, “첨부된 보고서에 주요 결과를 요약해 주세요.” 여기서 지침은 명확하고 직접적이며 모호함의 여지가 거의 없습니다.

맥락: 무대 설정

상황은 AI가 작업을 수행하는 배경입니다. 이는 AI의 응답을 구성하여 현재 시나리오와의 관련성과 정렬을 보장합니다. 예를 들어, "기후 변화에 대한 최근 연구 고려"를 지침에 추가하면 AI의 작업을 특정 영역 내에 배치하여 초점을 선명하게 합니다.

입력 데이터: AI를 위한 연료

입력 데이터는 AI가 작업하는 원자재입니다. 이 예에서는 "첨부된 보고서"입니다. 이 구성 요소는 AI가 처리하고 응답해야 하는 특정 콘텐츠를 제공하므로 매우 중요합니다.

출력 표시기: 응답 스타일 정의

출력 표시기는 AI 응답의 형식이나 스타일을 형성합니다. 우리의 경우 "저널리즘 스타일로 요약 제시"는 AI가 특정 톤과 형식을 채택하도록 지시하여 출력이 우리의 스타일 요구 사항을 충족하도록 합니다.

프롬프트 엔지니어링에 대해 알아야 할 기술 개념

신속한 엔지니어링은 언어 요리사가 되는 것과 비슷합니다. 단지 재료를 섞는 것이 아닙니다. 최고의 맛을 이끌어내는 레시피를 만드는 것입니다. 이를 올바르게 수행하려면 몇 가지 핵심 기술 개념을 이해해야 합니다. 프롬프트 엔지니어링의 기본 요소를 자세히 살펴보겠습니다.

자연 언어 처리 (NLP)

신속한 엔지니어링의 중심에는 자연어 처리(NLP)가 있습니다. NLP를 기계가 인간의 언어를 '듣는 것'뿐만 아니라 상황에 맞게 이해하고 응답하는 방법을 배우는 AI의 언어 학교라고 상상해 보세요. 언어를 컴퓨터가 소화하고 이해할 수 있는 형식으로 바꾸는 것은 AI 내의 전문 분야입니다. NLP가 없었다면 우리 AI 친구들은 번역에서 길을 잃었을 것입니다!

대형 언어 모델(LLM)

다음은 LLM(대형 언어 모델)입니다. 이들은 단어 시퀀스를 예측하기 위해 방대한 데이터 세트를 학습한 AI 언어 세계의 무거운 리프터입니다. 그들은 이전에 말한 내용을 바탕으로 문장의 다음 단어를 알아내려고 노력하는 AI 영역의 소설가와 같습니다. LLM은 맥락을 파악하고 의미 있고 관련성이 있는 텍스트를 생성하는 데 중추적인 역할을 합니다.

변압기

변장한 로봇이 아닌 트랜스포머는 유명한 GPT 시리즈를 포함하여 많은 LLM을 구동하는 엔진입니다. 이는 언어에 맞춰진 특별한 유형의 심층 신경망입니다. 이를 AI의 초점 렌즈로 상상해 문장의 다른 부분에 집중하여 단어가 서로 어떻게 연관되어 있는지 이해하도록 돕습니다. 트랜스포머의 주의 메커니즘은 스포트라이트와 같아서 수많은 단어 속에서 중요한 것이 무엇인지 강조합니다.

파라미터

매개변수는 훈련 중에 미세 조정되는 AI 모델의 손잡이와 다이얼입니다. 프롬프트 엔지니어는 이를 직접 조정하지 않지만 이에 대해 알면 AI 모델이 프롬프트에 특정 방식으로 응답할 수 있는 이유를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이는 AI의 언어 게임을 안내하는 기본 규칙입니다.

토큰

토큰은 AI 언어 모델의 빵과 버터입니다. 토큰은 모델이 읽고 이해하는 텍스트 단위입니다. 토큰을 언어 레시피의 개별 재료로 생각하십시오. 'a'와 같은 단일 문자부터 'apple'과 같은 전체 단어까지 다양합니다. 프롬프트를 작성할 때 LLM은 믹싱볼 크기와 같은 특정 수의 토큰만 처리할 수 있다는 점을 아는 것이 중요합니다.

멀티모달리티

마지막으로 다중양식(Multimodality)이 있습니다. AI 모델이 텍스트뿐만 아니라 이미지, 사운드, 심지어 코드까지 처리하면서 매우 다재다능해지는 곳입니다. 프롬프트 엔지니어링에서 이는 AI 모델이 수행할 수 있는 작업에 따라 전체 출력 배열을 생성하는 프롬프트를 구성할 수 있음을 의미합니다. 케이크부터 캐서롤까지 무엇이든 만들 수 있는 주방이 있는 것과 같습니다!

이러한 개념으로 무장하면 이제 신속한 엔지니어링의 세계로 뛰어들 수 있는 더 나은 준비가 되었습니다. 이러한 기술적 측면을 이해하는 것은 올바른 주방 도구를 갖는 것과 같습니다. 이를 통해 완벽한 AI 프롬프트를 더욱 효율적이고 효과적으로 만들 수 있습니다.

프롬프트 엔지니어링의 가중치

프롬프트 엔지니어링에서 '가중치' 개념은 AI 모델의 초점을 지시하고 생성된 응답 또는 콘텐츠 유형에 영향을 미치는 데 중추적인 역할을 합니다. 가중치를 AI의 '마음'에서 더 눈에 띄게 만들기 위해 프롬프트의 특정 부분에서 더 밝게 빛나는 스포트라이트로 생각하십시오.

가중치가 AI 응답에 미치는 영향

프롬프트의 가중치는 모든 AI 모델에 걸쳐 균일한 기능은 아니지만 프롬프트에서 어느 정도 사용자 정의를 제공하는 플랫폼에서 흔히 볼 수 있습니다. 이러한 가중치는 프롬프트의 어떤 용어나 요소를 더 강조해야 하는지 나타내는 특수 구문이나 기호를 통해 구현될 수 있습니다.

다양한 상황에서의 가중치

가중치는 이미지 생성 작업(예: DALL-E 또는 Midjourney)에서 자주 논의되며 약간의 조정으로 인해 크게 다른 출력이 발생할 수 있지만 이 개념은 텍스트나 코드를 다루는 것과 같은 다른 생성 모델에도 동일하게 적용됩니다.

가중치의 실제 예

가중치가 결과를 어떻게 바꾸는지 이해하려면 다음과 같은 가상의 예를 고려하세요.

Midjourney를 사용한 이미지 생성:첫 번째 프롬프트에서 AI는 바다와 일몰이 모두 동일하게 표현되는 이미지를 생성할 수 있습니다. 그러나 "바다" 옆에 "::"라는 가중치를 추가하면 AI의 초점이 이동하고 바다가 지배적인 요소인 이미지가 생성될 수 있으며 잠재적으로 일몰이 더 부차적인 역할을 할 수도 있습니다.
- 프롬프트: “바다, 일몰”
- 가중치를 사용하여 변경된 프롬프트: “ocean::, sunset”
텍스트 기반 모델:가중치 프롬프트에서 AI는 이야기에서 마법사의 관점이나 역할에 더 집중하도록 유도되어 마법사의 행동, 생각 또는 배경이 용의 것보다 더 자세한 내러티브로 이어질 수 있습니다.
- 프롬프트: “마법사와 용에 관한 이야기를 써보세요.”
- 가중치가 포함된 변경된 프롬프트: "마법사와 용에 대한 이야기를 작성하세요."

가중치의 영향

가중치를 추가하면 출력이 크게 변경될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 생성기의 맥락에서 가중치를 조정하면 장면을 평화로운 해변 일몰에서 일몰을 배경으로 하는 극적인 바다가 지배하는 풍경으로 바꿀 수 있습니다. 마찬가지로 텍스트 생성 시 특정 캐릭터나 테마에 대해 제공되는 내러티브 초점이나 세부 정보의 깊이가 바뀔 수 있습니다.

이제 AI 반응을 형성하는 고유한 접근 방식인 다양한 프롬프트 기술의 세계를 살펴보겠습니다.

프롬프트 기법 목록

#1: 제로샷 프롬프트

제로샷 프롬프트의 아름다움은 단순성과 다양성에 있습니다. 배경 정보를 제공할 필요 없이 전문가에게 질문하는 것과 같습니다. 전문가의 폭넓은 지식과 경험을 통해 이미 알고 있는 내용을 바탕으로 정확하게 이해하고 대응할 수 있습니다.

감정 분석에 적용

실제 사례인 감정 분석을 살펴보겠습니다. 고객 피드백을 분석하다가 "공원에서 정말 멋진 하루를 보냈습니다."라는 리뷰를 발견했다고 가정해 보겠습니다. 제로샷 프롬프트에서는 AI 모델에게 다음과 같이 직접 질문합니다. "'나는 공원에서 놀라운 하루를 보냈습니다.'라는 문장의 감정은 무엇입니까?"

정서 이해에 대한 광범위한 교육을 활용하는 언어 모델은 이 특정 작업에 대한 구체적인 교육 사례가 제공되지 않았더라도 이 진술을 긍정적인 것으로 정확하게 분류할 수 있습니다. 단일 문장에서 감정을 정확하게 추론하는 이러한 능력은 언어 뉘앙스에 대한 모델의 고유한 이해를 보여줍니다.

제로샷 프롬프트의 다양성

제로샷 프롬프트는 감정 분석에만 국한되지 않습니다. 분류(예: 스팸 탐지), 텍스트 변환(예: 번역 또는 요약), 간단한 텍스트 생성을 포함한 다양한 작업에서도 똑같이 효과적입니다. 이 접근 방식은 광범위한 쿼리에 걸쳐 신속하고 즉각적인 응답을 생성하는 데 특히 유용합니다.

또 다른 사례: 혼합 감정 분석

호텔 리뷰를 평가하는 또 다른 시나리오를 생각해 보십시오. "방은 넓었지만 서비스가 형편없었습니다." 제로샷 프롬프트를 사용하여 모델에게 "다음 리뷰에서 감정을 추출"하도록 요청합니다. 이 특정 작업에 대한 사전 교육 없이도 모델은 프롬프트를 처리하고 리뷰에 혼합된 감정이 있는지 판단할 수 있습니다. 즉, 방의 넓이에 대해서는 긍정적이지만 서비스에 대해서는 부정적인 것입니다.

인간에게는 간단해 보일 수 있는 이 기능은 AI에게는 매우 놀라운 것입니다. 이는 언어에 대한 이해뿐만 아니라 복잡하고 미묘한 감정을 분석하는 능력도 보여줍니다.

#2: 몇 번의 메시지 표시

퓨샷 프롬프트는 모델의 출력을 안내하는 몇 가지 예(일반적으로 2~5개)를 제공하여 AI의 이해를 풍부하게 합니다. 이 기술은 특정 컨텍스트나 스타일이 필요한 작업에 특히 유용하므로 모델이 응답을 보다 정확하게 맞춤화할 수 있습니다.

운율이 있는 대련 생성에 적용

운율이 있는 대련 생성에 적용

달밤에 대한 운율이 있는 두 쌍의 운율을 생성하는 작업을 더 상황에 맞는 과제로 생각해 보세요. 퓨샷 메시지가 작동하는 방식은 다음과 같습니다.

모델에 대한 입력 프롬프트:

“해바라기를 주제로 한 운율을 써 보세요.
예 1 :
'꽃잎이 밝은 해바라기,
햇빛을 받으며 즐겁게 지내세요.'
예 2 :
'여름 햇살 속에 키가 큰 해바라기,
바람이 불 때 고개를 끄덕이세요.'
이제 달밤에 대한 운율을 한 쌍으로 써 보세요.”

이 시나리오에서는 모델에 해바라기에 대한 두 가지 쌍의 예가 제공됩니다. 이는 AI에게 출력에서 예상되는 스타일과 구조를 가르치는 프레임워크 역할을 합니다. 달밤에 대한 글을 써 달라는 요청을 받으면 모델은 이러한 예를 사용하여 비슷한 스타일의 커플을 생성합니다.

예상되는 응답:

“은빛 빛을 퍼뜨리는 달빛,
고요한 밤에 세상을 목욕시키세요.”

이 모델은 예제의 구조와 운율 체계를 활용하여 이를 새로운 주제에 적용합니다. 이는 몇 번의 촬영 메시지가 모델의 창의적인 프로세스를 효과적으로 조종할 수 있는 방법을 보여줍니다.

다양한 상황에서의 퓨샷 프롬프트

퓨샷 프롬프팅은 다재다능하며 시와 같은 창의적인 작업을 넘어 확장됩니다. 보다 구조화된 영역이나 기술적인 영역에서도 똑같이 효과적입니다. 예를 들어, 호텔 업계의 수익 관리와 같은 비즈니스 맥락에서 몇 번의 프롬프트는 다음과 같습니다.

프롬프트: “나는 당신에게 '호텔 업계의 수익 관리'라는 주제를 제시했고 당신은 다음과 같은 형식의 전략 목록을 제공했습니다.
전략 1: 동적 가격
전략 2: 수율 관리
전략 3: 초과 예약
목록을 계속 작성해 주세요.”

이 프롬프트를 통해 AI 모델은 숙박 기간 할인이나 채널 관리와 같은 옵션을 포함하여 동일한 형식으로 전략을 계속 나열합니다. 초기 예제는 지정된 형식 및 주제에 맞는 콘텐츠를 생성하도록 모델을 안내하는 청사진 역할을 합니다.

#3: 생각의 사슬

CoT(사고 사슬) 프롬프트는 AI 모델이 인간과 유사한 추론 프로세스를 모방하여 복잡하고 다단계 문제를 해결하는 방식에 혁신을 가져옵니다. 이 기술은 복잡한 문제를 더 간단한 구성 요소로 분해하여 AI 모델이 최종 답변에 도달하기 전에 각 단계를 논리적으로 탐색할 수 있도록 합니다. 수학적 문제나 복잡한 의사결정 시나리오와 같이 상세한 추론이 필요한 작업에 특히 유용합니다.

문제 해결에 적용

CoT 프롬프트를 더 잘 이해하려면 다른 다단계 수학 문제를 고려하십시오.

프롬프트: “앨리스는 오렌지 15개를 가지고 있습니다. 그녀는 오렌지 2개를 먹은 뒤 친구가 오렌지 5개를 더 줍니다. 앨리스는 지금 몇 개의 오렌지를 가지고 있나요?”

CoT 프롬프트를 사용하여 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 질문으로 분석합니다.

초기 프롬프트: “앨리스는 오렌지 15개를 가지고 있습니다.”
중간 프롬프트: "앨리스는 오렌지 2개를 먹은 후 오렌지를 몇 개나 먹나요?"
중간 답변: “앨리스는 오렌지 13개를 가지고 있습니다.”
다음 프롬프트: “앨리스는 오렌지 13개를 가지고 있습니다.”
중간 프롬프트: "앨리스가 오렌지 5개를 더 받은 후에는 몇 개의 오렌지를 갖게 될까요?"
최종 답변: “앨리스는 이제 18개의 오렌지를 가지고 있습니다.”

이 방법은 문제의 각 단계를 통해 AI를 안내하며 인간이 문제에 접근하는 방식과 매우 유사합니다. 이를 통해 모델의 문제 해결 능력을 향상시키고 복잡한 작업에 대한 이해를 심화시킵니다.

의사결정의 사고방식

비즈니스 의사결정 시나리오에 CoT 프롬프트를 적용해 보겠습니다.

프롬프트: “당신은 재고가 200권 있는 서점을 운영하고 있습니다. 할인 기간 동안 40권의 책을 판매하고 나중에 70권을 더 구입합니다. 지금 당신의 인벤토리에는 몇 권의 책이 있습니까?”

CoT 프롬프트를 사용하면 문제가 다음과 같이 구분됩니다.

초기 프롬프트: "200권의 책으로 시작하세요."
중간 프롬프트: “40권을 팔고 남은 책은 몇 권입니까?”
중간 답변: “당신은 160권의 책을 가지고 있습니다.”
다음 프롬프트: “당신은 160권의 책을 가지고 있습니다.”
중간 프롬프트: “70권을 더하면 몇 권의 책을 갖게 됩니까?”
최종 답변: “현재 재고에 230권의 책이 있습니다.”

CoT 프롬프트 강화

여러 구체적인 Q&A 예가 없어도 효과적인 것으로 입증된 "단계적으로 생각해보자"라는 문구를 포함하면 일련의 사고 유도가 강화될 수 있습니다. 이 접근 방식은 CoT 프롬프트를 확장 가능하고 사용자 친화적으로 만들어줍니다. 수많은 세부적인 예를 공식화할 필요가 없기 때문입니다.

대규모 언어 모델에 미치는 영향

CoT 프롬프트는 Google의 PaLM과 같은 대규모 언어 모델에 적용될 때 특히 효과적이었습니다. 이는 복잡한 작업을 수행하는 모델의 능력을 크게 향상시키며 때로는 작업별로 미세 조정된 모델보다 성능이 뛰어납니다. 이 기술은 CoT 추론 데이터 세트에 대한 모델을 미세 조정하여 해석 가능성과 추론 기능을 향상함으로써 더욱 향상될 수 있습니다.

#4: 반복 프롬프트

반복 프롬프트는 프롬프트 엔지니어링의 역동적이고 효과적인 전략으로, 첫 번째 시도에서 원하는 결과를 얻지 못할 수 있는 복잡하거나 미묘한 작업에 특히 유용합니다. 이 접근 방식에는 일련의 후속 프롬프트를 통해 모델의 출력을 개선하고 확장하는 작업이 포함되어 있어 현재 주제에 대한 보다 심층적인 탐색이 가능합니다.

의료 연구에 적용

의료 연구 프로젝트에 반복 프롬프트를 적용해 보겠습니다.

초기 프롬프트: “저는 명상이 스트레스 감소에 미치는 영향을 연구하고 있습니다. 현재 조사 결과에 대한 개요를 제공해 주실 수 있나요?”

모델의 출력에 코티솔 수치 감소, 수면의 질 향상, 인지 기능 향상과 같은 점이 포함되어 있다고 가정합니다.

후속 프롬프트 1: "흥미롭네요. 명상이 코티솔 수치에 어떤 영향을 미치는지 더 자세히 알려주실 수 있나요?"

그런 다음 모델은 부교감 신경계 활성화, 스트레스 호르몬 생성 감소와 같은 생물학적 메커니즘을 더 깊이 조사할 수 있습니다.

후속 프롬프트 2: "향상된 수면의 질은 명상을 수행하는 개인의 스트레스 감소에 어떻게 기여합니까?"

여기에서 모델은 수면과 스트레스 사이의 관계를 확장하여 명상이 더 나은 수면 위생에 어떻게 기여하고 결과적으로 스트레스 수준을 낮추는지 논의할 수 있습니다.

이 반복적인 과정을 통해 명상과 스트레스 감소라는 복잡한 주제를 점진적이고 더욱 철저하게 탐구할 수 있습니다.

제품 개발의 반복적 프롬프트

또 다른 예는 제품 개발의 맥락에서 있을 수 있습니다.

초기 메시지: “저는 새로운 친환경 포장재를 개발하는 중입니다. 주요 고려 사항은 무엇입니까?”

모델은 생분해성, 비용 효율성 및 소비자 수용성과 같은 요소를 간략하게 설명할 수 있습니다.

후속 프롬프트 1: "생분해성과 비용 효율성 사이의 균형을 맞추는 과제에 대해 더 자세히 설명할 수 있습니까?"

그런 다음 모델은 재료 선택, 제조 프로세스, 환경 영향과 생산 비용 간의 균형에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

후속 프롬프트 2: "친환경 포장에 대한 소비자 수용도를 높이기 위해 어떤 전략을 사용할 수 있습니까?"

여기에서 모델은 마케팅 전략, 소비자 교육, 새로운 포장의 환경적 이점 입증의 중요성에 대해 논의할 수 있습니다.

반복적이고 신속한 개발 프로세스

반복 프롬프트는 단순히 후속 질문을 묻는 것이 아닙니다. 이는 다음을 포함하는 체계적인 프로세스입니다.

아이디어 생성: 광범위한 개념이나 질문으로 시작하세요.
구현 : 귀하의 아이디어를 바탕으로 초기 프롬프트를 만드십시오.
실험 결과: AI 모델의 출력을 분석합니다.
오류 분석: 출력이 기대에 미치지 못하는 영역을 식별합니다.
반복: 특정 지침이나 추가 컨텍스트를 통합하여 프롬프트를 구체화합니다.
되풀이: 원하는 결과가 나올 때까지 과정을 반복합니다.

예를 들어 특정 청중을 위한 제품 설명을 요약하는 경우 초기 프롬프트가 너무 광범위할 수 있습니다. 결과를 분석한 후에는 대상, 원하는 길이 또는 형식을 지정해야 할 필요성을 깨닫게 될 수 있습니다. 후속 프롬프트는 이러한 세부 사항을 통합하여 점차적으로 완벽한 요약을 완성할 수 있습니다.

#5: 생성된 지식 프롬프트

생성된 지식 프롬프트는 대규모 언어 모델의 방대한 정보 저장소를 활용하여 보다 정보에 입각하고 상황에 맞는 응답을 생성합니다. 여기에는 먼저 모델이 주제에 대한 기초 지식을 생성하도록 유도하는 것이 포함되며, 이는 이후 보다 구체적이고 후속적인 문의를 위한 기초 역할을 합니다.

역사적 분석에 적용

산업 혁명과 같은 역사적 사건의 영향을 이해하려는 시나리오를 생각해 보십시오.

초기 프롬프트: "산업 혁명에 대한 요약을 제공하세요."

이 모델은 기술 발전, 제조 변화, 사회적 영향을 포함하여 산업 혁명의 주요 측면을 설명하는 응답을 생성할 수 있습니다.

후속 프롬프트: "산업 혁명 중 기술 발전을 바탕으로 이 기간이 현대 제조 기술을 어떻게 형성했습니까?"

첫 번째 프롬프트에서 생성된 지식을 기반으로 모델은 산업 혁명이 현대 제조에 미친 영향에 대해 보다 자세하고 상황별 답변을 제공할 수 있습니다.

#6: 방향 자극 프롬프트

방향 자극 프롬프트에는 AI에 특정 힌트나 단서를 제공하는 작업이 포함되며, 종종 키워드 형태로 AI를 원하는 결과로 안내합니다. 이 기술은 특정 요소나 테마를 통합하는 것이 중요한 작업에 특히 유용합니다.

콘텐츠 제작에 적용

재생 가능 에너지에 대한 블로그 게시물을 작성 중이고 특정 키워드가 포함되도록 하고 싶다고 상상해 보십시오.

초기 프롬프트: "재생 가능 에너지원에 대한 간략한 개요를 작성하세요."

모델이 재생에너지에 대한 일반적인 개요를 제공한다고 가정해 보겠습니다.

방향성 자극 후속 프롬프트: "이제 기사의 2~4개 문장 요약에 '태양광 발전', '지속 가능성', '탄소 발자국'이라는 키워드를 포함시키세요."

이 프롬프트는 모델이 요약에 특정 키워드를 포함하도록 안내하여 콘텐츠가 특정 주제 또는 SEO 목표와 일치하는지 확인합니다.

#7: 자동 프롬프트 생성

자동 프롬프트 생성은 시스템 자체가 프롬프트나 질문을 생성하는 AI의 최첨단 접근 방식입니다. 이렇게 생각해보세요. 사람이 AI에 대한 특정 질문이나 지침을 제시하는 대신 AI가 스스로 이러한 프롬프트를 생성합니다. 이는 일련의 지침이나 목표에 따라 AI가 스스로 질문하도록 가르치는 것과 같습니다. 이 방법은 시간을 절약하고, 인적 오류를 줄이며, AI로부터 보다 정확하고 관련성 있는 응답을 얻을 수 있기 때문에 특히 유용합니다.

이용방법

자동 프롬프트 생성에는 일반적으로 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다.

목표 설정: 먼저 AI에서 필요한 것이 무엇인지 정의합니다. 이는 질문에 대한 답변, 보고서 생성 등이 될 수 있습니다.
초기 데이터 입력: 우리는 AI에 출발점으로 몇 가지 기본 정보나 데이터를 제공합니다.
AI에 의한 신속한 생성: AI는 초기 데이터를 사용하여 더 많은 정보를 수집하거나 목표를 명확히 하기 위해 자체 프롬프트 또는 질문 세트를 생성합니다.
대응 및 개선: 그런 다음 AI는 자체 생성된 프롬프트를 사용하여 응답을 생성합니다. 필요한 경우 정확성을 높이기 위해 이전 응답을 기반으로 새로운 프롬프트를 개선하거나 생성할 수 있습니다.

의료 분야의 응용

이제 이 개념을 의료 환경에 적용하여 환자 치료를 어떻게 변화시킬 수 있는지 살펴보겠습니다.

1단계: 목표 설정

의료 시나리오에서 목표는 증상을 기반으로 환자의 상태를 진단하는 것일 수 있습니다. 초기 입력은 환자가 설명하는 증상 목록일 수 있습니다.

2단계: AI가 진단 프롬프트를 생성합니다.

AI는 초기 증상 목록을 사용하여 자동으로 특정 프롬프트나 질문을 생성하여 보다 자세한 정보를 수집합니다. 예를 들어, 환자가 가슴 통증과 숨가쁨을 언급하면 AI는 “신체 활동으로 가슴 통증이 악화되는지 물어보세요”, “숨가쁨이 지속되는 기간을 물어보세요”와 같은 프롬프트를 생성할 수 있습니다.

3단계: 정보 수집 및 가설 수립

AI는 자체 생성된 프롬프트에 대한 답변을 받으면서 환자의 상태에 대한 가설을 세우기 시작합니다. 예를 들어 반응에 따라 심장 관련 문제나 호흡기 감염을 고려할 수 있습니다.

4단계: 진단 구체화 및 확인

AI는 진화하는 정보를 기반으로 프롬프트를 계속해서 개선합니다. 심장 문제가 의심되는 경우 현기증이나 피로와 같은 다른 증상과 관련된 프롬프트가 생성될 수 있습니다. 이 반복적인 프로세스는 가능한 진단의 범위를 좁히고 가장 가능성이 높은 진단을 제안하는 데 도움이 됩니다.

결론: 진단 효율성 향상

이러한 방식으로 의료 분야의 자동 프롬프트 생성은 환자 진단의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 의료 서비스 제공자는 환자 증상의 가장 가능성 있는 원인을 신속하게 파악하고 추가 검사 또는 치료에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 AI 기반 접근 방식은 진단 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 의료 전문가가 보다 효과적인 환자 치료를 제공할 수 있도록 지원합니다.

#8: 검색 증강 생성

검색 증강 생성(RAG)은 언어 모델의 강력한 기능과 외부 데이터베이스 또는 지식 기반에서 관련 정보를 검색하는 기능을 결합한 정교한 AI 기술입니다. 이 방법은 AI 모델이 훈련되지 않은 최신 정보나 특정 지식이 필요한 쿼리를 처리할 때 특히 유용합니다.

검색 증강 생성의 작동 방식

쿼리 처리: 쿼리가 수신되면 먼저 벡터 표현으로 인코딩됩니다.
문서 검색: 이 벡터를 사용하여 시스템은 가장 관련성이 높은 문서를 찾기 위해 데이터베이스(종종 벡터 데이터베이스 사용)를 검색합니다. 이 검색은 일반적으로 쿼리 벡터에 대한 문서 벡터의 근접성을 기반으로 합니다.
정보 통합: 검색된 문서는 언어 모델에 대한 프롬프트의 일부로 사용됩니다.
응답 생성: 언어 모델은 원래 쿼리와 검색된 문서의 정보를 기반으로 응답을 생성합니다.

실제 적용: 의학 연구

의학 연구 맥락에서 시나리오를 상상해 보십시오.

한 연구자가 “2년 이후에 발견된 제2020형 당뇨병의 최신 치료법은 무엇입니까?”라고 묻습니다.

쿼리 인코딩: 질문은 벡터로 변환됩니다.
의료 데이터베이스에서 검색: 이 시스템은 의학 저널과 데이터베이스를 통해 제2형 당뇨병 치료에 대한 최근 연구 결과를 검색하고 관련 기사와 연구를 검색합니다.
프롬프트 강화: 그런 다음 AI는 원래 질문과 함께 검색된 정보를 사용하여 맥락을 더 잘 이해합니다.
정보에 기초한 응답 생성: 마지막으로 AI는 가장 최근 연구의 통찰력을 포함하는 답변을 제공하여 연구원에게 최신의 포괄적인 정보를 제공합니다.

검색 증강 생성의 장점

최신 정보: 새로운 개발이 빈번하게 발생하는 의학이나 기술 분야에 특히 유용합니다.
지식의 깊이: AI가 광범위한 외부 소스에 접근하여 보다 자세하고 구체적인 답변을 제공할 수 있습니다.
바이어스 감소: 외부 데이터 소스에 의존함으로써 AI의 반응은 훈련 데이터에 존재하는 편견의 영향을 받을 가능성이 줄어듭니다.

검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)은 특히 최신 정보를 지속적으로 업데이트하는 것이 중요한 시나리오에서 정확하고 정보에 입각하며 상황에 맞는 대응을 제공하는 AI 기능의 상당한 발전을 나타냅니다. 이 기술은 AI의 반응이 기존 지식을 기반으로 하는 것이 아니라 외부 소스의 최신 데이터로 보강되도록 보장합니다.

더 많은 내용을 읽어보실 수 있습니다. 검색 증강 생성에 대한 블로그 게시물.

신속한 엔지니어에게 필요한 기술 능력

능숙한 프롬프트 엔지니어가 되거나 채용하려면 기술적 능력과 비기술적 능력의 고유한 조합을 이해해야 합니다. 이러한 기술은 다양한 애플리케이션에서 AI 및 생성 모델의 잠재력을 최대한 활용하는 데 중요합니다.

NLP에 대한 깊은 이해: 자연어 처리 알고리즘과 기술에 대한 지식이 필수적입니다. 여기에는 효과적인 프롬프트를 만드는 데 중요한 언어, 구문 및 의미론의 뉘앙스를 이해하는 것이 포함됩니다.
대규모 언어 모델에 대한 지식: GPT-3.5, GPT-4, BERT 등과 같은 모델에 대한 숙련도가 필요합니다. 이러한 모델의 기능과 한계를 이해하면 엔지니어가 신속하게 모델의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
프로그래밍 및 시스템 통합 기술: AI 모델을 시스템에 통합하려면 JSON 파일 작업 기술과 Python에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. 이러한 기술은 신속한 엔지니어링 작업을 위해 데이터를 조작하고 처리하는 데 도움이 됩니다.
API 상호작용: API에 대한 지식은 생성 AI 모델을 통합하고 상호 작용하여 다양한 소프트웨어 구성 요소 간의 원활한 통신을 촉진하는 데 기본입니다.
데이터 분석 및 해석: AI 모델의 응답을 분석하고, 패턴을 식별하고, 데이터를 기반으로 프롬프트를 조정하는 능력은 매우 중요합니다. 이 기술은 프롬프트를 개선하고 효율성을 높이는 데 중요합니다.
실험과 반복: A/B 테스트를 수행하고, 성능 지표를 추적하고, 피드백과 기계 출력을 기반으로 프롬프트를 지속적으로 최적화하는 것이 주요 책임입니다.

프롬프트 엔지니어링의 비기술적 책임

효과적인 의사 소통: 아이디어를 명확하게 표현하고 여러 기능을 담당하는 팀과의 효과적인 협업이 필수적입니다. 여기에는 사용자 피드백을 수집하고 즉각적인 개선에 통합하는 것이 포함됩니다.
윤리적 감독: 프롬프트가 해롭거나 편향된 반응을 생성하지 않도록 하는 것이 중요합니다. 이러한 책임은 윤리적인 AI 관행에 부합하며 AI 상호 작용의 무결성을 유지합니다.
도메인 전문성: 애플리케이션에 따라 특정 영역에 대한 전문 지식은 프롬프트의 관련성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
창의적인 문제 해결: 기존 AI-인간 상호 작용의 경계를 넓히는 새로운 솔루션을 개발하려면 창의적이고 혁신적으로 생각하는 것이 필요합니다.

나노넷으로 복잡한 프롬프트 기술 단순화

프롬프트 엔지니어링의 세계를 더 깊이 탐구하면서 특히 복잡한 문제를 다룰 때 프롬프트 기술의 복잡성이 매우 기술적일 수 있다는 것이 분명해졌습니다. Nanonets는 고급 AI 기능과 사용자 친화적인 애플리케이션 간의 격차를 해소하면서 게임 체인저로 등장합니다.

Nanonets: AI 워크플로 단순화 도구

Nanonets는 복잡성으로 인해 사용자에게 부담을 주지 않으면서 이러한 정교한 프롬프트 기술을 최대한 활용하기 위한 혁신적인 접근 방식을 개발했습니다. 모든 사람이 AI나 프롬프트 엔지니어링 전문가는 아니라는 사실을 이해한 Nanonets는 완벽한 솔루션을 제공합니다.

손쉬운 비즈니스 프로세스 간소화

Nanonets Workflow Builder는 자연어를 효율적인 워크플로로 변환하도록 설계된 뛰어난 기능입니다. 이 도구는 놀라울 정도로 사용자 친화적이고 직관적이어서 기업이 프로세스를 손쉽게 자동화하고 합리화할 수 있습니다. 데이터 관리, 반복 작업 자동화, 복잡한 AI 프롬프트 이해 등 Nanonets를 사용하면 모든 작업이 간단해집니다. 워크플로우 자동화 플랫폼을 방문해보세요.

Nanonets의 효율성에 대한 간략한 설명

Nanonets의 성능과 단순성을 진정으로 이해하기 위해 Nanonets Workflow Builder의 실제 작동 모습을 보여주는 짧은 비디오를 준비했습니다. 이 비디오는 자연어 지침을 효과적이고 간소화된 워크플로로 얼마나 쉽게 변환할 수 있는지 보여줍니다. 복잡한 AI 프로세스를 사용자 친화적인 애플리케이션으로 전환하는 실제 사례입니다.

[포함 된 콘텐츠]

나노넷을 사용한 맞춤형 솔루션

모든 비즈니스에는 고유한 요구 사항이 있으며 Nanonets는 이러한 특정 요구 사항을 충족하기 위해 여기에 있습니다. 비즈니스 프로세스를 향상시키는 데 있어 AI의 잠재력에 관심이 있지만 기술적인 부분에 대해 부담을 느끼신다면 Nanonets가 완벽한 솔루션을 제공합니다. Nanonets가 귀하의 비즈니스 운영을 어떻게 변화시킬 수 있는지 자세히 알아보기 위해 우리 팀과의 통화 일정을 잡으시기 바랍니다. 고급 AI가 어떻게 간단하고 효과적이며 접근 가능한 방식으로 활용될 수 있는지 이해할 수 있는 기회입니다.

Nanonets를 사용하면 신속한 엔지니어링의 기술적 복잡성에 접근하고 비즈니스 요구 사항에 적용할 수 있습니다. 우리의 목표는 이해하고 구현하기 쉬운 방식으로 패키지된 AI의 고급 기능을 제공하여 빠르게 발전하는 기술 세계에서 귀하의 비즈니스가 앞서 나갈 수 있도록 보장하는 것입니다.

결론

이 블로그 게시물에서 우리는 프롬프트에 대한 기본 이해부터 검색 증강 생성 및 자동 프롬프트 디자인과 같은 정교한 기술에 이르기까지 프롬프트 엔지니어링의 기초를 풀어 복잡한 프롬프트 엔지니어링의 세계를 여행했습니다. 우리는 신속한 엔지니어링이 기술적인 통찰력뿐만 아니라 창의적이고 윤리적인 고려 사항도 포함한다는 것을 확인했습니다. 이러한 복잡한 AI 기능과 실제 비즈니스 애플리케이션 간의 격차를 해소하는 Nanonets가 핵심 플레이어로 부상하고 있습니다. 이는 이러한 고급 프롬프트 기술을 활용하는 프로세스를 단순화하여 기업이 기술적 복잡성에 얽매이지 않고 AI를 워크플로에 효율적으로 통합할 수 있도록 해줍니다.

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출처: https://nanonets.com/blog/prompt-engineering/

프롬프트엔지니어링이란? AI 종합 가이드

개요