제3강 : 프롬프트 엔지니어링 I

프롬프트는 생성형AI와 활용의 기본입이자, 생성형 AI 활용의 핵심 요소입니다. 효과적인 프롬프트는 AI로부터 더 유용하고 정확한 응답을 이끌어낼 수 있습니다.

"좋은 질문이 좋은 답변을 얻을 확률을 높힙니다."

생성형AI의 초기 사용에서 만족감을 얻지 못한 많은 경우가 바로 프롬프트에 대한 이해가 부족해서 발생했다고 생각합니다. 사실 생성형 AI는 프로그래밍된 알고리즘에 따라 작동하며, 이는 학습 데이터, 모델 구조, 그리고 다양한 파라미터에 의해 영향을 받습니다. 따라서 AI의 응답 품질은 프롬프트뿐만 아니라 이러한 요소들의 복합적인 상호작용에 의해 결정됩니다. 그러나, 대부분의 사용자에게는 프롬프트가 가장 핵심이 될 것입니다.

좋은 프롬프트 작성을 위한 기본적인 고려 사항은 다음과 같습니다. 프롬프트에 대한 개념으로서는 가장 일반적인 설명입니다. 많은 프롬프트를 작성하다보면, 어느순간 자연스럽게 이런 부분들을 고려 한 질문들을 할 수 있습니다.
보통 단순한 사안을 해결하기 위해서는 프롬프트를 구체적으로 고민할 필요가 없습니다. 대화하듯이 이어가면서 원하는 답이 나오면 대화를 종료하면 됩니다.

글로벌 AI 회사들은 각자의 프롬프트 가이드를 제공하고 있습니다. 자신들의 모델에 기반해서 다양한 프롬프트 기법들을 제시하고 있지만, 그 맥락은 크게 다르지 않습니다.
대부분의 일상적인 업무에서는 충분히 범용적으로 활용할 수 있습니다. 아래는 이 중에서 앤트로픽의 클로드 프롬프트 가이드를 정리해 놓았습니다.
클로드의 공식문서는 한글로도 제공하고 있고 프롬프트를 직접 생성하고 테스트 해볼 수 있는 기능도 제공하고 있습니다.

바로 쓰는 체크리스트

1. 역할(Role)
   시스템에 도메인·톤·책임 범위 명시 (예: "공식 문서 중심, 추정 금지").
2. 맥락(Context)
   과업 배경·제약·데이터 범위를 태그로 분리해 제공.
3. 지시(Instructions)
   산출 형식(예: JSON 스키마/섹션), 길이, 평가 기준을 구체화.
4. 예시(Examples)
   긍·부정 예시와 경계 조건을 few-shot으로 제시.
5. 사고 유도(Thinking)
   "충분히 깊게 생각하고 대안도 검토" 같은 메타지시 + 필요 시 확장 사고 사용.
6. 검증(QA/Eval)
   테스트 케이스·자체 점검 지시 포함, 실패 시 재시도 규칙 명시.

실전 미니 템플릿 (복사-붙여쓰기) 복사

<role>
  당신은 [도메인]의 시니어 전문가다. 사실 검증과 출처 명시를 우선한다.
</role>
<context>
  목적: [무엇을 왜]
  자료원/제약: [데이터 범위·금지사항]
</context>
<instructions>
  1) 출력 형식: [예: 섹션 H2 + 표 1개]
  2) 포함 요소: [핵심 포인트 n개, 수치/날짜 절대값]
  3) 톤/스타일: [공식·간결/불필요한 수사 금지]
  4) 품질검사: 제출 전 스스로 오류/누락 점검 후 수정
</instructions>
<examples>
  <positive>이런 식의 구조·수준을 모범으로 삼아라: …</positive>
  <negative>이런 모호어·주장성 표현은 금지: …</negative>
</examples>
<format>
  최종 출력은 마크다운으로, 코드블록 금지 [또는 JSON 스키마].
</format>
<thinking>
  필요 시 대안 비교 및 근거 제시 후 결론만 출력(추론은 숨김).
</thinking>