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대규모 언어 모델과의 상호 작용 효과를 극대화하려면 ChatGPT 프롬프트 작성 기술을 숙달시키는 것이 필요합니다. 기본 요청부터 고급 프레임워크까지 다양한 수준의 프롬프트를 작성하는 방법을 소개합니다.
※ 이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.
- 원문: 7 Best Online Business Analytics Programs With Certificates
- URL: https://www.geeky-gadgets.com/chatgpt-prompt-writing-2024/
개요: 프롬프트 작성 레벨
- 레벨 1: 기본 요청 – 많은 생각 없이 간단하고 직접적인 프롬프트를 표시하여 예측할 수 없는 결과를 낳습니다.
- 레벨 2: 서식 및 정중함 – 작은 서식 변경과 정중한 표현으로 ChatGPT의 응답 정확도가 향상됩니다.
- 레벨 3: 집중된 요청 – 명확하고 구체적인 지침은 응답의 질을 높이고 모호성을 줄입니다.
- 레벨 4: 예시 기반 프롬프트 – ChatGPT의 응답을 안내하기 위해 예시 입력 및 원하는 출력을 제공합니다.
- 레벨 5: 자기 성찰 – 완전성을 보장하기 위해 ChatGPT에 자체 응답을 평가하도록 요청합니다.
- 레벨 6: 시스템 프롬프트 – 자세한 지침을 사용하여 ChatGPT가 프롬프트를 처리하고 응답하는 방법을 형성합니다.
- 레벨 7: 페르소나 사용 – ChatGPT에 전문가 페르소나를 할당하여 응답 정확도를 높입니다.
- 레벨 8: 사고의 사슬 – ChatGPT가 추론 프로세스를 단계별로 명확하게 설명하도록 장려합니다.
- 레벨 9: 자체 프롬프트 – ChatGPT의 기능을 활용하여 복잡한 문제 해결을 위한 자체 프롬프트를 생성합니다.
- 레벨 10: CO-STAR 프레임워크 – ChatGPT의 결과를 세심하게 안내하기 위한 컨텍스트, 목표, 스타일, 어조, 청중 및 응답 형식을 포함하는 포괄적인 프레임워크입니다
1. 간단한 시작: 기본 요청
간단한 프롬프트를 사용하여 ChatGPT로 여정을 시작하세요. “오늘 날씨는 어때요?”와 같은 기본적인 질문입니다. AI에 대한 명확한 작업을 설정합니다. 답변의 세부사항과 관련성은 질문의 문구에 따라 달라질 수 있습니다. AI에 익숙해지면 더 정확하고 유용한 응답을 이끌어내기 위해 프롬프트를 다듬을 수 있습니다.
- AI에 대한 명확한 작업을 설정하기 위해 직접적인 질문을 하세요.
- 다양한 표현을 실험하여 AI의 반응이 어떻게 다른지 확인하세요.
2. 명확성 강화: 형식과 공손함
프롬프트 개선의 다음 단계는 질문 문구를 수정하는 것입니다. "오늘 날씨가 어떨지 알려 주실 수 있나요?"와 같이 정중하고 잘 구성된 메시지입니다. ChatGPT에서 더 정확하고 자세한 답변을 얻을 수 있는 경우가 많습니다. 프롬프트에서 존중과 명확성을 보여줌으로써 AI가 더 높은 품질의 응답으로 보답하도록 장려할 수 있습니다.
- 프롬프트에서 정중한 언어를 사용하고 문장을 완성하세요.
- 적절한 구두점과 간격을 사용하여 프롬프트의 형식을 명확하게 지정하세요.
3. 구체성 증가: 집중된 요청
ChatGPT에서 보다 관련성이 높고 타겟이 명확한 응답을 얻으려면 요구 사항을 명확하게 지정 하는 것이 중요합니다 . “케이크를 어떻게 굽나요?”와 같은 폭넓은 질문보다는 “초콜릿 케이크를 굽는 단계를 나열해주세요.”와 같이 좀 더 집중적인 질문을 해보세요. 이를 통해 AI는 자세하고 구체적인 정보를 제공하여 모호성을 줄이고 요구 사항에 가장 유용한 응답을 받을 수 있도록 합니다.
- 요청을 설명할 때 최대한 구체적으로 설명하세요.
- 복잡한 작업을 더 작고 집중적인 프롬프트로 나누세요.
4. 대응 안내: 예시 기반 프롬프트
특정 형식이나 특정 수준의 세부정보가 포함된 응답이 필요한 경우 예시를 제공하여 ChatGPT를 안내하세요. 제공하는 입력과 기대하는 출력을 모두 AI에 표시합니다. 예를 들어 텍스트 요약을 요청하는 경우 원하는 스타일과 형식을 보여주는 샘플 텍스트와 해당 요약을 제공하세요. 이는 AI가 사용자의 기대를 이해하고 이에 따라 응답을 조정하는 데 도움이 됩니다.
- 입력과 원하는 출력의 명확한 예를 제공하세요.
- 예제를 사용하여 필요한 스타일, 형식 및 세부 수준을 보여줍니다.
5. 정확성 증진: 자기 성찰
ChatGPT가 "제공된 정보의 정확성에 대해 얼마나 확신하시나요?"와 같은 질문을 통해 자체 응답을 평가하도록 권장하세요. 이는 AI가 데이터 소스의 신뢰성을 고려하고 답변을 개선하도록 유도합니다. 프롬프트에 자기 성찰을 통합하면 AI가 응답의 잠재적인 불확실성이나 불일치를 식별하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있습니다.
- AI에게 응답의 신뢰도나 정확성을 평가하도록 요청하세요.
- AI가 불확실성이나 불일치를 식별하고 해결하도록 장려합니다.
6. AI 사고 방향 설정: 시스템 프롬프트
ChatGPT가 정보를 처리하는 방법에 영향을 주려면 시스템 프롬프트라고 하는 자세한 지침을 사용하세요. 예를 들어, AI에게 "권장 사항을 제공하기 전에 환경에 미치는 영향을 고려하십시오"라고 지시하면 출력의 관련성과 깊이를 크게 향상시킬 수 있습니다. 시스템 프롬프트를 사용하면 AI가 따라야 할 특정 매개변수나 우선순위를 설정하여 AI의 응답이 목표 및 가치에 부합하도록 할 수 있습니다.
- AI의 사고 과정을 안내하는 명확한 지침을 제공합니다.
- 시스템 프롬프트를 사용하여 AI가 따를 특정 매개변수나 우선순위를 설정하세요.
7. 응답 조정: 페르소나 사용
재정 고문이나 건강 전문가와 같은 페르소나를 ChatGPT에 할당하여 AI의 응답에 전문 지식이 반영되도록 하세요. 프롬프트에 "공인 영양사인 것처럼 응답하세요"와 같은 페르소나를 지정하면 제공되는 정보의 정확성과 관련성을 높일 수 있습니다. 이 기술은 AI가 할당된 인물의 전문 지식에 맞는 응답을 제공하도록 장려하므로 특정 영역에서 조언이나 정보를 찾을 때 특히 유용합니다.
- AI가 응답에 채택할 페르소나를 지정합니다.
- 작업에 필요한 도메인이나 전문 지식에 맞는 페르소나를 선택하세요.
8. 추론 설명하기: 사고의 사슬
ChatGPT가 추론을 단계별로 설명하는 '사고 사슬' 접근 방식을 채택하도록 권장하세요. 이는 AI의 응답을 더욱 투명하게 만들 뿐만 아니라 답변 이면의 논리를 이해하는 데도 도움이 됩니다. AI가 사고 과정을 거치도록 함으로써 결론의 건전성을 더 잘 평가하고 추론의 잠재적인 격차나 결함을 식별할 수 있습니다.
- AI에게 추론을 단계별로 설명해달라고 요청하세요.
- 사고 사슬 접근 방식을 사용하여 AI 반응 이면의 논리를 평가합니다.
9. 자율성 향상: 자기 주도적
고급 수준에서는 ChatGPT를 활성화하여 자체 프롬프트를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 스스로 명확한 질문을 던지거나 문제를 더 간단한 부분으로 분할함으로써 복잡한 시나리오를 자율적으로 처리할 수 있습니다. AI가 스스로 프롬프트하도록 장려함으로써 AI가 복잡한 작업을 관리 가능한 단계로 세분화하여 보다 포괄적이고 체계화된 대응을 이끌어낼 수 있도록 도울 수 있습니다.
- AI가 복잡한 작업에 대한 자체 프롬프트를 생성하도록 장려합니다.
- AI가 명확한 질문을 하거나 문제를 더 간단한 부분으로 나눌 수 있도록 허용합니다.
10. 완벽한 프롬프트: CO-STAR 프레임워크
CO-STAR 프레임워크는 AI 응답의 명확성, 특이성 및 관련성을 극대화하는 프롬프트 작성에 대한 구조화된 접근 방식입니다. 컨텍스트, 목표, 스타일, 어조, 청중, 응답 형식 등 6가지 주요 구성 요소를 처리함으로써 AI를 보다 효과적으로 안내하는 프롬프트를 만들 수 있습니다. 다음은 예제와 함께 각 구성 요소에 대한 자세한 설명입니다.
문맥
컨텍스트는 AI가 프롬프트를 이해하는 데 필요한 배경 정보를 제공합니다. 이는 당면한 작업을 위한 무대를 설정합니다.
예제 프롬프트
- 맥락 포함: "기후 변화에 대한 우려가 높아지고 있는 상황에서 탄소 배출이 지구 온난화에 미치는 영향을 설명할 수 있습니까?"
- 맥락 없이: "탄소 배출의 영향을 설명하세요."
목적
목표는 프롬프트를 통해 달성하려는 목표를 지정합니다. 목표나 원하는 결과를 명확하게 정의합니다.
예제 프롬프트:
- 목적: "기후 변화에 관한 파리 협정의 핵심 사항을 요약하여 주요 목표와 전략을 강조합니다."
- 목적 없이: “파리협정에 대해 말해 주세요."
스타일
스타일은 응답이 전달되는 방식을 나타냅니다. 여기에는 공식적, 비공식적, 기술적 또는 간단한 언어가 포함될 수 있습니다.
예제 프롬프트:
- 격식 있는 스타일: "새로운 조세 정책이 경제적으로 미치는 영향에 대한 전문적인 어조로 분석해 주시겠습니까?"
- 비공식적 스타일: “새로운 조세 정책이 우리 경제에 어떤 영향을 미칠지 간략히 설명해 주실 수 있나요?"
음정
어조는 반응의 감정적 또는 태도적 측면에 영향을 미칩니다. 낙관적, 중립적, 비판적 등이 될 수 있습니다.
예제 프롬프트:
- 낙관적인 어조: "지역 사회를 위한 재생 에너지 채택의 잠재적 이점을 설명합니다."
- 중립 톤: "재생 에너지 채택이 지역 사회에 미치는 영향에 대해 논의합니다."
청중
청중은 응답 대상이 누구인지 지정합니다. 이는 답변의 언어와 복잡성을 조정하는 데 도움이 됩니다.
예제 프롬프트:
- 전문가용: "기술 사양 및 잠재적 응용 프로그램을 포함하여 양자 컴퓨팅의 최신 발전에 대한 자세한 분석을 제공합니다."
- 초보자용: "양자 컴퓨팅을 간단한 용어로 설명하고 향후 어떻게 사용될 수 있는지 설명해주실 수 있나요?"
응답 형식
응답 형식은 목록, 요약, 보고서 또는 에세이와 같이 정보가 표시되는 방식을 정의합니다.
예제 프롬프트:
- 목록 형식: "새 스마트폰 모델의 주요 기능과 이점을 나열합니다."
- 요약 형식: “새 스마트폰 모델의 주요 기능을 요약하고 그 이점을 설명하세요."
CO-STAR 구성 요소 결합
이러한 모든 구성 요소를 결합하면 메시지가 명확하고 구체적이며 요구 사항에 잘 맞는지 확인할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 포괄적인 예입니다.
예시 1
- 맥락: “AI 윤리의 최근 발전을 고려하여,"
- 목표: "의료 분야에서 AI 의사결정이 미치는 영향에 대해 논의합니다."
- 스타일: “공식적이고 기술적인 스타일을 사용하세요."
- 어조: “비판적인 어조로"
- 청중: “정책 입안자를 대상으로 함"
- 응답 형식: "결과를 보고서 형식으로 제시합니다."
프롬프트: “AI 윤리의 최근 발전을 고려하여 의료 분야에서 AI 의사 결정이 미치는 영향에 대해 논의하십시오. 정책 입안자를 위해 비판적인 어조로 공식적이고 기술적인 스타일을 사용하고 결과를 보고서 형식으로 제시하세요.”
예시 2
- 맥락: “전기차의 인기가 높아지는 것을 고려하면,"
- 목표: "환경에 미치는 영향 측면에서 기존 차량과 어떻게 비교되는지 설명합니다."
- 스타일: “정보를 제공하는 스타일을 사용하세요."
- 톤: "중립적인 톤으로"
- 대상: “일반 소비자를 대상으로"
- 응답 형식: "요약된 목록으로 정보를 제공합니다."
프롬프트: “전기 자동차의 인기가 높아지는 것을 고려하여 환경에 미치는 영향 측면에서 기존 자동차와 어떻게 비교되는지 설명하십시오. 일반 소비자를 대상으로 중립적인 톤의 정보 제공 스타일을 사용하고 정보를 요약된 목록으로 제공합니다."
마치며
CO-STAR 프레임워크의 각 측면을 체계적으로 처리함으로써 프롬프트가 잘 작성되어 AI로부터 고품질의 관련성 있는 응답을 얻을 수 있습니다. 이러한 프롬프트 수준을 진행하면 ChatGPT와의 상호 작용이 향상될 뿐만 아니라 프롬프트 엔지니어링에 대한 이해도 깊어집니다.
이 기술을 익히면 다양한 작업에서 AI 상호 작용을 최적화하여 가장 관련성이 높고 정확하며 유용한 응답을 받을 수 있습니다. 초보자이든 숙련된 사용자이든 이 가이드는 ChatGPT와 같은 AI 시스템과의 효과적인 커뮤니케이션을 탐색하고 마스터하기 위한 귀중한 도구 역할을 합니다.
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