원칙 1: 명확하고 구체적으로 지시하라

성공적인 프롬프트 엔지니어링의 첫걸음은 명확성입니다. 추상적이거나 모호한 표현 대신, 원하는 결과물을 구체적으로 묘사하고 필요한 모든 세부 정보를 제공해야 합니다.

효과적인 프롬프트 엔지니어링을 위한 구체적 지시 전략

페르소나 부여, 구분 기호 사용, 단계별 작업 명시, 예시 제공, 결과물 길이 지정 등 다양한 전략을 통해 지시를 명확히 할 수 있습니다. 이러한 기법은 모델이 사용자의 의도를 정확하게 파악하고 최상의 결과물을 생성하도록 돕는 중요한 프롬프트 엔지니어링 기술입니다.

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원칙 2: 참조 텍스트를 제공하라

AI 모델의 ‘환각(Hallucination)’ 현상을 방지하고 답변의 신뢰도를 높이려면, 답변의 근거가 될 참조 텍스트를 함께 제공하는 것이 중요합니다. 이는 정확한 정보 기반의 답변을 요구하는 프롬프트 엔지니어링의 핵심 기술입니다.

참조 기반 프롬프트 작성법

제공된 텍스트만을 기반으로 답변하도록 명확히 지시하거나, 답변의 근거가 되는 부분을 원문에서 인용하도록 요청하여 답변의 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

원칙 3: 복잡한 작업은 간단한 하위 작업으로 분할하라

복잡한 문제를 한 번에 해결하려 하지 마세요. 거대한 시스템이 여러 모듈로 나뉘어 있듯, 복잡한 프롬프트 엔지니어링 작업도 여러 개의 간단한 하위 작업으로 나누어 순차적으로 처리하는 것이 훨씬 효과적이고 오류를 줄일 수 있습니다.

고급 프롬프트 엔지니어링: 작업 분할 전략

사용자 요청을 여러 의도로 분류하고 각 의도에 맞는 후속 프롬프트를 실행하거나, 긴 문서를 점진적으로 요약하는 등의 전략을 사용할 수 있습니다.

원칙 4: 모델에게 ‘생각할 시간’을 주어라

사람처럼 AI도 복잡한 문제에 대해 생각할 시간이 필요합니다. 정답을 바로 요구하기보다, 문제 해결 과정이나 논리적 단계를 먼저 도출하도록 유도하는 프롬프트 엔지니어링 접근법은 모델의 추론 능력을 향상시켜 더 정확한 결과를 가져옵니다.

사고 과정 유도를 통한 프롬프트 최적화

모델에게 스스로 문제를 풀어보게 한 후 학생의 답과 비교하게 하거나, ‘생각의 연쇄(Chain of Thought)’ 기법을 활용하여 최종 답변 전 논리적 과정을 서술하도록 요청할 수 있습니다.

원칙 5: 외부 도구를 활용하라

LLM의 한계를 보완하기 위해 외부 도구를 연동하는 것은 매우 강력한 프롬프트 엔지니어링 전략입니다. 최신 정보 검색, 복잡한 계산, 외부 서비스 연동 등을 통해 모델의 능력을 무한히 확장할 수 있습니다.

도구 활용 프롬프트 엔지니어링의 예시

임베딩 기반 검색(RAG)을 통해 방대한 지식 베이스를 활용하거나, 코드 실행기를 통해 정확한 계산을 수행하고, 외부 API를 호출하여 실시간 정보를 반영하는 것이 가능합니다.

원칙 6: 변경 사항을 체계적으로 테스트하라

프롬프트 개선은 직관이 아닌 데이터 기반으로 이루어져야 합니다. 프롬프트의 작은 변화가 결과물에 미치는 영향을 측정하고 평가하기 위해 체계적인 테스트 환경을 구축하는 것이 중요합니다. 이는 지속 가능한 프롬프트 엔지니어링 개선의 핵심입니다.

테스트 기반 프롬프트 개선 방법

이상적인 ‘정답(gold-standard)’을 미리 정의해두고, 여러 버전의 프롬프트가 생성한 답변을 이와 비교하여 어떤 프롬프트가 가장 효과적인지 객관적으로 평가합니다.