효과적인 프롬프트 활용법

Author

이희근 (Heekeun Lee)

Published

October 6, 2024

가까운 시일내에 사람들은
AI를 활용할 줄 아는 사람과
그렇지 못한 사람으로 나뉠것이다.
이 두 부류의 삶의 격차는 갈수록 벌어질 것이다.
이것은 곧 모든 사람들은
프롬프트 엔지니어링을 할 줄 아는 자와
활용할줄 모르는 자로 나뉨을 의미한다.

당신은 어느쪽에 서겠는가?

1. 목적

본 보고서는 AI와 코딩 입문자들이 개발 진행 시 겪는 시행착오를 줄이고, 생산성을 높이는 프롬프트 엔지니어링 기법을 소개합니다. 본 보고서는 프롬프트와 프롬프트 엔지니어링의 차이점, 효과적인 프롬프트 작성법, 그리고 Pseudo code(유사 코드)를 활용한 구체적인 방법을 제시합니다.

2. 프롬프트란?

프롬프트(prompt)는 AI에게 제공되는 질문이나 요청을 의미합니다. 사용자가 AI에게 원하는 정보를 얻기 위해 입력하는 텍스트입니다. 기본적으로 프롬프트는 AI와 상호작용하는 가장 기본적인 방법입니다.

  • 예시:
    • “오늘의 날씨는 어때?”
    • “자바스크립트에서 배열을 정렬하는 방법을 알려줘.”

3. 프롬프트 엔지니어링이란?

프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)은 단순한 질문을 넘어서, AI가 원하는 방식으로 응답하도록 프롬프트를 세심하게 설계하고 최적화하는 과정입니다. 이를 통해 AI의 응답을 더욱 정확하고 유용하게 만들 수 있습니다.

  • 예시:
    • “자바스크립트에서 배열을 오름차순으로 정렬하려면 어떤 코드가 필요한지 설명해줘. 코드 예시와 함께 단계별로 설명해줘.”

4. 프롬프트와 프롬프트 엔지니어링의 차이점

아직까지 생성형 AI는 때때로 할루시네이션(환각), 거짓말, 편향, 비윤리적 답변 등을 내놓는 경우가 많아 사용자 스스로가 결과물로부터 이런 오류들의 여부를 스스로 판별해서 가려내야 합니다. 입력창에 몇마디 말(프롬프트)로 이런 부작용들이 나오지않도록 개선했다면 그것은 단순 ‘프롬프트’ 라기보다 ‘프롬프트 엔지니어링’에 가깝다고 할 수 있습니다. 또는 더 적은 ’말뭉치(token)’를 사용해서 효과적인 결과를 얻었다거나 더 적은 비용과 노력으로 원하는 결과물을 얻었다면 이것도 ’프롬프트 엔지니어링’입니다. 불합리를 찾아내서 ’개선’을하는 과정이 있다면 바로 ’프롬프트 엔지니어링’ 인것입니다.


구분 프롬프트 프롬프트 엔지니어링
목적 단순한 질문을 통해 정보를 얻음 원하는 응답을 얻기 위해 질문을 정교하게 설계함
세부 사항 간단한 질문을 포함 구체적인 요구 사항, 형식, 예시 등을 포함해 응답의 방향을 제시함
응답 품질 응답의 품질이 불확실하고 불균일할 수 있음 응답의 일관성과 정확성이 높아지며, 구체적인 정보를 포함할 수 있음
예시 AI와의 대화에서 단순한 질의 응답 수준을 넘어서 결과물의 질적 양적 수준좀더 효율적인 결과

4. 프롬프트엔지니어링의 중요성

  • AI의 응답 정확도와 관련성을 극대화할 수 있습니다.
  • 편향된 정보, 오류 또는 할루시네이션(사실이 아닌 정보 생성)을 최소화할 수 있습니다.
  • AI의 응답이 윤리적인 기준을 따를 수 있게 만들 수 있습니다.
  • 요약, 번역, 콘텐츠 생성 등 특정 작업에 맞춘 AI를 최적화할 수 있습니다.

5. 국내 유명 프롬프트 엔지니어 소개

현재 한국에서는 프롬프트 엔지니어링이 비교적 신흥 분야라, 특정한 한 명의 ’프롬프트 엔지니어’로 알려진 인물이 많지는 않지만, AI와 자연어 처리(NLP) 분야에서 활동하며 프롬프트 엔지니어링에 큰 기여를 하고 있는 전문가들이 있습니다. 그중 몇 명을 소개하자면 다음과 같습니다.

장병탁 교수 (서울대학교 컴퓨터공학부)

  • 이력: 서울대학교 컴퓨터공학부 교수로, 인공지능 및 기계 학습 분야에서 오랫동안 연구를 이어오고 있습니다. 특히 딥러닝, 자연어 처리, 대화형 AI 모델 등의 연구를 선도하며 한국 AI 업계의 대표적인 인물 중 한 명입니다.
  • 프롬프트 엔지니어링 기술: 장병탁 교수는 AI의 신뢰성 있는 학습 데이터 확보와 정교한 프롬프트 작성에 주목하며, 모델이 효과적으로 학습하고 응답하도록 지시하는 데 있어 역할별 프롬프트 설정과 데이터 품질 관리에 집중합니다. 그는 학생과 연구원들에게 AI가 오판하지 않도록 세심하게 설계된 프롬프트의 중요성을 강조합니다.

김윤섭 대표 (Upstage AI)

  • 이력: Upstage AI의 창립자 겸 대표로, 이전에 네이버의 AI 연구소 클로바에서도 중요한 역할을 했습니다. Upstage AI는 한국 내 대기업들과 협력하여 AI 솔루션을 제공하는 기업으로, 특히 생성형 AI 모델과 프롬프트 엔지니어링을 최적화하는 기술을 연구하고 있습니다.
  • 프롬프트 엔지니어링 기술: 김윤섭 대표는 기업의 요구사항에 맞춘 맞춤형 프롬프트 최적화를 강조합니다. 특히 비즈니스 데이터와 AI의 상호작용을 강화하기 위해 역할 기반 시뮬레이션 프롬프트와 응답의 신뢰성 강화 기법을 사용하여 AI 모델이 보다 정밀하고 유의미한 정보를 제공하도록 합니다.

김재희 교수 (KAIST 전산학과)

  • 이력: KAIST 전산학과 교수로, 딥러닝과 AI 모델의 해석 가능성 및 신뢰성을 연구하는 전문가입니다. 프롬프트 엔지니어링을 통해 AI 모델의 성능을 극대화하는 연구를 다수 진행하며, 자연어 처리와 모델의 인간화된 상호작용에 대한 연구에 집중하고 있습니다.
  • 프롬프트 엔지니어링 기술: 김재희 교수는 해석 가능한 프롬프트 설계와 데이터 기반의 프롬프트 피드백을 통한 최적화를 중요시합니다. 연구 과정에서 AI의 학습 데이터를 신중하게 다루고, 다양한 케이스별 피드백을 통해 프롬프트를 세밀히 조정하는 방법을 사용해 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 주력하고 있습니다.

강정수 박사 (디지털 혁신 연구자 및 AI 전문가)

  • 이력: 디지털 혁신과 AI를 연구하는 강정수 박사는 서울대학교와 독일에서 연구를 진행하며 한국의 다양한 미디어 및 디지털 혁신 프로젝트에서 AI 관련 자문을 하고 있습니다.
  • 프롬프트 엔지니어링 기술: 강정수 박사는 사회적 문제 해결을 위한 AI 모델의 활용을 목표로, 다양한 사회적 이슈를 해결하는 AI 모델 프롬프트를 연구하고 있습니다. AI가 공정하고 편향 없는 답변을 제공하도록 중립적이고 다각적인 프롬프트 설계에 집중하고, 비윤리적인 답변이 발생하지 않도록 세심한 기준을 적용한 프롬프트를 강조합니다.

이상혁 (KAIST 연구원 및 언어모델 전문가)

  • 이력: 이상혁 연구원은 KAIST의 자연어 처리(NLP) 연구 그룹에서 활동하며, 한국어 언어모델을 포함한 다양한 언어 모델 연구에 참여해 왔습니다. 최근에는 AI 언어 모델의 응답 최적화와 프롬프트 엔지니어링에 관한 연구를 진행하고 있습니다.
  • 프롬프트 엔지니어링 기술: 그는 다단계 프롬프트 설계와 대화형 응답 최적화를 주요 기술로 삼습니다. 특히 언어의 맥락과 의미를 세밀히 고려한 프롬프트를 작성하여 모델이 한국어와 문화적 맥락을 잘 이해하고 자연스럽게 응답할 수 있도록 설계합니다.

강수진 (더프롬프트컴퍼니, CEO)

  • 경력: 강수진 님은 한국 내에서 AI 연구 및 실무 분야에서 두각을 나타내며, 특히 언어모델과 생성형 AI의 프롬프트 최적화에 주력하고 있습니다. 그는 다양한 기업과 협력하여 AI 솔루션을 제공하고 있으며, AI를 활용한 실제 비즈니스 문제 해결에 강한 관심을 가지고 있습니다.
  • 주요 활동: 강수진 님은 프롬프트 엔지니어링을 통해 AI 모델의 신뢰성과 정확성을 높이기 위한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 또한 AI 모델의 윤리적 사용과 관련된 교육 활동에도 참여하며, 기업과 연구 기관을 대상으로 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 알리는 데 기여하고 있습니다.

6. 유명한 프롬프트 엔지니어들의 효과적인 프롬프트 입력 예시 20가지

번호 프롬프트 예시 입력 Tip
1 “고객 서비스 담당자로서 불만을 처리하는 5단계를 설명해줘.” AI에게 특정 역할(고객 서비스 담당자)을 부여하여 그 역할에 맞는 구체적인 응답을 유도합니다. 이를 통해 사용자는 현실적인 해결책을 얻을 수 있습니다.
2 “다섯 가지 최신 AI 트렌드에 대해 요약해줘.” 원하는 정보의 개수를 명확히 지정해, AI가 불필요한 정보를 제공하지 않도록 합니다. 이로써 답변의 집중도를 높일 수 있습니다.
3 “기초부터 고급까지 파이썬 데이터 분석 과정을 설명해줘.” 질문의 범위를 명확하게 설정하여, AI가 단계별로 내용을 전달하도록 합니다. 기초, 중급, 고급으로 나눠 설명하게 하여 체계적인 학습이 가능하게 합니다.
4 “환경 보호를 위한 효과적인 기술 세 가지를 설명해줘.” 기술의 개수를 제한하여 AI가 가장 중요한 정보를 요약하게 함으로써, 사용자가 빠르게 핵심 정보를 파악할 수 있게 합니다.
5 “전문가로서 머신러닝 모델의 과적합(overfitting)을 방지하는 방법을 설명해줘.” ’전문가’라는 역할을 설정해, AI가 더 깊이 있는 설명을 제공하도록 유도하여 응답의 신뢰성을 높입니다.
6 “최근 5년간의 데이터에 근거해 세계 경제 성장률의 주요 요인을 분석해줘.” 최신 데이터에 기반한 응답을 요청하여, AI가 최신 정보를 반영한 설명을 제공하게 합니다. 이를 통해 실시간성이 높은 정보를 얻을 수 있습니다.
7 “사용자 경험(UX) 디자인의 원칙 5가지를 설명해줘.” UX 디자인의 주요 원칙을 개수로 제한해, AI가 가장 중요하고 기본적인 원칙을 선별하여 설명하도록 유도합니다.
8 “신생 스타트업이 마케팅 전략을 세울 때 고려해야 할 3가지 요소는?” 특정 상황(신생 스타트업)을 설정해, AI가 해당 상황에 맞는 조언을 제공하도록 합니다. 이를 통해 더 적합한 전략을 얻을 수 있습니다.
9 “건강한 식습관의 장점과 단점을 각각 3가지씩 설명해줘.” 긍정적 측면과 부정적 측면을 모두 요청하여, AI가 균형 잡힌 시각에서 정보를 제공하도록 합니다.
10 “자바스크립트에서 비동기 처리(asynchronous processing)에 대해 예시를 포함해 설명해줘.” 코드 예시를 함께 요청해, 이론과 실제 코드를 동시에 제공받아 학습 효율을 높입니다.
11 “연구 논문에서 자주 사용하는 통계 분석 기법 3가지를 설명해줘.” 연구 논문과 관련된 도메인 지식을 활용하도록 지시해, AI가 전문적이고 실무적인 정보를 제공하도록 합니다.
12 “파이썬에서 데이터프레임(DataFrame)을 병합하는 방법을 단계별로 설명해줘.” 단계별 설명을 요청해, 복잡한 과정을 이해하기 쉽게 분해하여 설명받을 수 있습니다.
13 “AI 윤리의 주요 원칙 5가지를 설명해줘.” 윤리적 기준에 관한 질문을 통해, AI가 중요하고 논란이 되는 문제들을 다룰 때 신중하게 답변하도록 유도합니다.
14 “게임 개발에서 사용자 참여를 높이기 위한 전략 3가지를 제시해줘.” 특정 분야의 전략을 요청해, AI가 해당 분야에 특화된 조언을 제공하게 합니다.
15 “중급 개발자를 위한 코드 최적화 방법 4가지를 설명해줘.” 학습자의 수준(중급)을 명시해, AI가 적절한 난이도의 답변을 제공하도록 유도합니다.
16 “교육 심리학에서 중요한 이론 3가지를 설명해줘.” 특정 학문 분야에서의 중요한 개념을 요청하여, 학습자에게 필요한 이론적인 정보를 간결하게 제공합니다.
17 “웹 개발에서 프론트엔드와 백엔드의 차이를 설명하고, 각각의 장단점을 제시해줘.” 비교와 대조를 요청하여, AI가 두 개념의 차이점을 명확히 설명하도록 유도합니다.
18 “건강 관리 앱에서 사용자가 많이 사용하는 기능 5가지를 설명해줘.” 사용자 중심의 정보를 요청해, 실무적인 데이터에 기반한 답변을 얻을 수 있습니다.
19 “한국 경제의 주요 문제점 3가지를 최근 데이터를 바탕으로 설명해줘.” 특정 국가와 데이터에 기반한 응답을 요구해, 현황에 대한 정확한 정보를 제공합니다.
20 “기후 변화에 대응하기 위한 국제 협력 사례를 3가지 설명해줘.” 구체적인 사례를 요청해, AI가 실제 데이터를 기반으로 응답하게 함으로써 신뢰성을 높입니다.

설명

1.  특정 역할 설정: 특정 역할을 부여해 AI가 더 전문적인 관점에서 답변할 수 있도록 유도합니다.
2.  데이터 기반 응답 유도: AI가 최신 데이터나 연구에 기반하여 응답하도록 하여 신뢰성 높은 답변을 생성합니다.
3.  균형 잡힌 정보 제공: 장단점을 모두 포함해 설명하게 하여 편향되지 않은 응답을 유도합니다.
4.  상황별 역할과 단계적 구조화: 특정 상황에서 단계적으로 해결책을 제시하도록 프롬프트를 설계해, 실용적인 정보를 얻습니다.
5.  윤리적 기준 강조: 윤리적 측면을 고려해 답변하도록 요청하여 비윤리적인 응답을 피합니다.
6.  최신성 및 근거 기반 응답: 최신 통계나 연구에 기반하여 응답하도록 하여 신뢰성 있는 답변을 받습니다.
7.  응답 길이 제한: 길이를 제한해 핵심을 간결하게 전달하는 답변을 이끌어냅니다.
8.  구체적 세부 사항 요구: 필요한 세부 사항을 명시하여 구체적이고 실용적인 답변을 유도합니다.
9.  불확실성 관리 및 신뢰성 향상: 추측하지 않도록 요청해 할루시네이션 가능성을 줄이고 신뢰성을 높입니다.
10. 편향성 제거 및 윤리적 가이드라인 강조: 비윤리적 요소를 피하도록 요청해 공정하고 윤리적인 답변을 얻습니다.

7. Psuedo Code를 이용한 프롬프트 입력 방법과 예시

Pseudo Code란?

Pseudo code(유사 코드)는 프로그램의 논리적 흐름을 설명하는 비공식적인 언어로, 특정 프로그래밍 언어의 문법을 따르지 않고 알고리즘의 개념을 쉽게 설명할 때 사용됩니다. 진짜 코드는 아니고 코드의 문법 형식만을 차용해서 입력 함으로써 AI의 답변 오류를 줄여줄 수 있습니다.

Pseudo Code를 활용한 프롬프트 예시

  1. 일반적인 프롬프트로 질문, 답변 요청

Chat GPT Response

  1. Psudo-code로 프롬프트 질문, 답변 요청 (프롬프트 엔지니어링)

Chat GPT Response

일반적인 줄글 형태의 프롬프트 보다, 띄어쓰기, 단락 구분하기 만 잘 해도 효과적인 답변을 얻을수 있음.