생성형 AI 활용과 프롬프트 엔지니어링의 이해 -3

3. 주요 프롬프트 기법

​

3.1 역할 기반 프롬프팅 (Role Prompting)

​

1) 역할 기반 프롬프팅이란?

AI에게 특정 역할을 부여하면 그 역할에 맞는 문체와 관점을 반영하여 응답을 생성할 수 있다.

예를 들어, AI에게 "법률 전문가" 역할을 부여하면 법률 용어를 활용한 응답을 생성하게 된다.

​

2) 역할 기반 프롬프팅 예제

▶ 예제 1: 번역 요청 (역할 미부여 vs. 역할 부여)

​

❌ 비효율적인 프롬프트

"이 문장을 영어로 번역해줘: '그는 그녀를 보자마자 깜짝 놀랐다.'"

​

🔹 ChatGPT 응답:

"He was surprised as soon as he saw her."

​

✅ 효율적인 프롬프트 (역할 부여 적용)

"당신은 10년 경력의 문학 번역가입니다. 문맥을 살리고 자연스러운 영어 표현을 사용하여 아래 문장을 번역해 주세요. 문장: '그는 그녀를 보자마자 깜짝 놀랐다.'"

​

🔹 ChatGPT 응답:

"He was taken aback the moment he laid eyes on her."

👉 역할을 부여함으로써 AI가 보다 정교한 응답을 생성할 수 있음.

​

3.2 샷 프롬프팅 (Zero-shot, Few-shot Prompting)

​

1) 샷 프롬프팅이란?

샷 프롬프팅(Shot Prompting)은 AI에게 예제 제공 여부에 따라 응답 품질을 조정하는 기법이다.

Zero-shot은 예제 없이 질문하는 방식이며, Few-shot은 예제를 제공한 후 패턴을 학습하도록 유도하는 방식이다.

​

2) 샷 프롬프팅 예제

▶ 예제 2: 이메일 제목 생성 (Zero-shot vs. Few-shot)

​

❌ Zero-shot 프롬프트 (예제 없이 요청)

"신제품 출시 홍보 이메일 제목을 추천해줘."

​

🔹 ChatGPT 응답:

- "새로운 혁신! 지금 확인하세요!" - "우리의 최신 제품을 만나보세요!" - "지금 바로 사용해볼 기회!"

👉 AI가 일반적인 마케팅 제목을 생성하지만, 브랜드나 제품 특징이 반영되지 않음.

​

✅ Few-shot 프롬프트 (예제 제공 후 요청)

"신제품 출시 홍보 이메일 제목을 추천해줘. 예제: - '혁신적인 스마트워치 출시 – 지금 만나보세요!' - '올해 가장 기대되는 노트북, 지금 공개!' - '스마트한 기능, 스타일리시한 디자인 – 새 헤드폰 출시!' 이런 스타일로, 새로운 무선 이어폰을 위한 제목을 3가지 추천해줘."

​

🔹 ChatGPT 응답:

- "노이즈 캔슬링 최강! 새로운 무선 이어폰 출시!" - "더 선명한 사운드, 더 자유로운 무선 경험!" - "음악을 새롭게 경험하세요 – 신제품 무선 이어폰 공개!"

👉 Few-shot 프롬프팅을 적용하니, AI가 원하는 스타일을 반영한 맞춤형 제목을 생성함.

​

3.3 체인 오브 소트 (Chain-of-Thought Prompting, CoT)

​

1) 체인 오브 소트 프롬프팅이란?

CoT(Chain-of-Thought) 프롬프팅은 AI가 복잡한 문제를 해결할 때, 논리적인 사고 과정을 단계별로 설명하도록 유도하는 기법이다.

​

2) 체인 오브 소트 프롬프팅 예제

▶ 예제 3: 수학 문제 풀이 요청 (일반 요청 vs. CoT 적용)

​

❌ 일반 프롬프트

"12 + (3 × 4)의 답은?"

​

🔹 ChatGPT 응답:

24

👉 AI가 바로 답을 제공하지만, 논리적인 설명이 없음.

​

✅ CoT 프롬프트 (단계적 사고 과정 유도)

"이 문제를 단계별로 풀이 과정을 설명하며 해결해줘. 12 + (3 × 4) = ?"

​

🔹 ChatGPT 응답:

1. 괄호 안의 연산을 먼저 수행합니다: 3 × 4 = 12

2. 이제 12 + 12를 계산합니다.

3. 최종 답은 24입니다.

👉 AI가 논리적으로 문제를 해결하는 과정을 상세히 설명함.

​

3.4 트리거 단어 활용 (Keyword Prompting)

​

1) 트리거 단어 활용이란?

특정 키워드를 프롬프트에 포함하여 AI의 응답 스타일이나 내용의 초점을 조정하는 기법이다.

예를 들어, "공식적인 문체", "친근한 문체" 등의 키워드를 사용하면 AI가 해당 스타일에 맞춰 응답을 생성한다.

​

2) 트리거 단어 활용 예제

▶ 예제 4: 이메일 작성 스타일 변경 (트리거 단어 사용 전후 비교)

​

❌ 비효율적인 프롬프트 (트리거 단어 없이 요청)

"고객에게 제품 배송이 지연되고 있음을 알리는 이메일을 작성해줘."

​

🔹 ChatGPT 응답:

안녕하세요 고객님, 죄송합니다. 현재 예상치 못한 물류 문제로 인해 주문하신 제품의 배송이 지연되고 있습니다. 최대한 빠르게 해결하여 다시 안내드리겠습니다. 불편을 드려 죄송합니다. 감사합니다. [회사명] 드림

👉 일반적이고 딱딱한 문장 구조로, 고객 감정을 고려하지 않은 응답이 생성됨.

​

✅ 효율적인 프롬프트 (트리거 단어 활용 적용)

"고객에게 제품 지연 안내 이메일을 작성해줘. 1. 정중하고 공식적인 문체로 작성해줘. 2. 친근하고 캐주얼한 문체로 작성해줘."

​

🔹 ChatGPT 응답:

📌 공식적인 문체

제목: [중요] 배송 지연 안내 및 사과 말씀 존경하는 고객님께, 먼저 저희 제품을 이용해 주셔서 진심으로 감사드립니다. 현재 물류 문제로 인해 고객님의 주문이 예정된 날짜보다 지연되고 있는 점 깊이 사과드립니다. 불편을 끼쳐드려 송구하며, 최대한 신속히 해결할 수 있도록 최선을 다하겠습니다. 추가 문의 사항이 있으시면 고객센터로 연락해 주시기 바랍니다. 감사합니다. [회사명] 드림

📌 캐주얼한 문체

제목: 배송이 조금 늦어지고 있어요 😥 안녕하세요 고객님! 먼저, 기다리시게 해서 정말 죄송해요! 현재 예상보다 많은 주문이 몰려 배송이 조금 늦어지고 있어요. 하지만 걱정 마세요! 최대한 빠르게 보내드릴 수 있도록 최선을 다하고 있어요. 혹시 궁금한 점이 있으면 언제든 편하게 연락 주세요! 감사합니다 😊 [회사명] 드림

👉 트리거 단어를 활용하니, 같은 내용이지만 완전히 다른 스타일의 이메일이 생성됨.

​

​

3장 요약

1. 역할 기반 프롬프팅: AI에게 특정 역할을 부여하여 응답 스타일을 조정할 수 있다.
2. 샷 프롬프팅: Zero-shot(예제 없이 요청)과 Few-shot(예제 제공 후 요청)을 비교하여 적절히 활용한다.
3. 체인 오브 소트: AI가 논리적 사고 과정을 단계별로 설명하도록 유도하는 기법이다.
4. 트리거 단어 활용: 응답 스타일을 조정하기 위해 특정 키워드를 포함하여 요청한다.