OpenAI의 프롬프트 엔지니어링 가이드: 고급 애플리케이션을 위한 ChatGPT 마스터하기

프롬프트 엔지니어링 이해

신속한 엔지니어링 ChatGPT와 같은 AI 모델에서 원하는 출력을 얻기 위해 입력(프롬프트)을 만드는 기술이자 과학입니다. 이는 이러한 모델의 효과를 극대화하는 데 중요한 기술입니다.

OpenAI의 GPT-3 및 GPT-4 아키텍처를 기반으로 구축된 ChatGPT는 크게 발전하여 반응성과 상황 인식 기능이 향상되었습니다. 프롬프트 엔지니어링을 마스터하려면 진화를 이해하는 것이 중요합니다.

오케스트라를 이끄는 숙련된 지휘자처럼 신속한 엔지니어링을 통해 이러한 모델이 상세한 기술 문서 작성부터 창의적이고 매력적인 콘텐츠 생성에 이르기까지 복잡한 작업을 수행하도록 지시할 수 있습니다. 이 가이드는 AI와의 상호 작용을 변화시켜 기본적인 대화에서 미묘하고 의미 있는 대화로 발전시키는 전략과 전술을 안내합니다.

“Excel에서 숫자를 어떻게 추가하나요?”라고 묻는 것의 차이점을 생각해 보세요. 대 "'합계' 열의 오른쪽에 총계가 표시되도록 Excel에서 달러 금액 열을 자동으로 합산하려면 어떻게 해야 합니까?" 후자의 더 자세한 프롬프트는 AI 해석의 여지를 줄여 더 정확하고 유용한 응답을 제공합니다. 마찬가지로, 페르소나, 구분 기호 및 단계별 지침의 사용을 이해하면 특히 복잡한 작업의 경우 AI의 출력 품질에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

프롬프트 엔지니어링에 대한 이 가이드는 이론적 측면을 다룰 뿐만 아니라 실제적이고 실제적인 예도 제공합니다. 인공지능이 조작되지 않도록 안내하는 참조 텍스트 제공과 같은 전술을 효과적으로 사용하는 방법이나 복잡한 작업을 간단한 하위 작업으로 나누면 더 정확한 결과를 얻을 수 있는 방법을 배우게 됩니다.

1. 명확성과 디테일

GPT-4와 같은 AI 모델에 대한 효과적인 프롬프트를 작성하려면 정확성, 맥락 및 명확성의 조합이 필요합니다. 제대로 제작되지 않은 프롬프트와 잘 고안된 프롬프트의 차이는 모호하고 일반적인 응답과 관련성이 높고 구체적인 답변의 차이일 수 있습니다.

예 1: 기술 쿼리에 ChatGPT의 언어 이해 활용

• 비효율적인 프롬프트: "내 코드의 버그를 어떻게 수정하나요?"
  • AI 출력: "코드의 버그를 수정하려면 먼저 버그를 식별하고 왜 발생하는지 이해한 다음 코드를 수정하여 수정해야 합니다."
• 효과적인 기술 쿼리: “Python으로 코딩하고 있는데 사전에 액세스하려고 하면 'KeyError'가 발생합니다. 코드 조각은 다음과 같습니다. 이 오류의 원인은 무엇이며 어떻게 해결할 수 있나요?"
  • AI 출력: "Python 코드의 'KeyError'는 존재하지 않는 사전의 키에 액세스하려고 시도했기 때문에 발생했을 가능성이 높습니다. 이 오류를 처리하기 위해 코드를 수정하는 방법은 다음과 같습니다: [설명과 함께 수정된 코드 조각]."

예 2: 스타일 모방을 통한 창의적 글쓰기

• 비효율적인 프롬프트: "짧은 이야기를 써보세요."
  • AI 출력: "옛날, 먼 나라에 큰 위기에 직면한 왕국이 있었는데..."
• 효과적인 스타일 모방 프롬프트: "예기치 않게 만난 두 옛 친구의 대화에 초점을 맞춰 어니스트 헤밍웨이 스타일의 단편소설을 쓰세요."
  • AI 출력: "오랜 친구인 잭과 톰이 우연히 만난 먼지가 많은 길에 태양이 내리쬐었습니다. '몇 년이 지났습니다.' 잭이 공기처럼 건조한 목소리로 말했습니다. '전쟁이 끝난 지 몇 년이 지났습니다.' 톰이 대답했습니다. [이야기는 헤밍웨이의 간결하고 대화 중심적인 스타일로 계속됩니다.]"

예시 3: 여행 조언

• 비효율적인 프롬프트: "파리에서는 무엇을 해야 하나요?"
  • AI 출력: "파리에서는 에펠탑, 루브르 박물관, 노트르담 대성당과 같은 랜드마크를 방문할 수 있습니다."
• 효과적인 프롬프트: "저는 이번 여름에 예술과 역사를 중심으로 XNUMX일 동안 파리를 방문할 예정입니다. 자세한 일정을 제안해 주실 수 있나요?"
  • AI 출력: "1일차: 오전에 루브르 박물관을 방문한 후 노트르담 대성당까지 산책합니다. [자세한 일정은 다음과 같습니다.]"

더 나은 프롬프트 작성을 위한 통찰력

1. 특성: 최대한 구체적으로 작성하세요. 프롬프트가 자세할수록 더 맞춤화된 응답을 받을 수 있습니다.
2. 상황 정보: 관련된 모든 컨텍스트를 포함합니다. 이는 AI가 요청의 정확한 성격을 이해하는 데 도움이 됩니다.
3. 명확한 목표: 출력으로 기대하는 것이 무엇인지 명확하게 기술하십시오. 레시피, 여행 계획, 기술적 솔루션 등 목표를 명확하게 하세요.
4. 모호함을 피하세요: 모호한 프롬프트는 일반적인 응답으로 이어집니다. 정확한 답변을 얻으려면 요청을 명확히 하세요.
5. 알려진 형식 활용: 해당되는 경우 목록, 단계별 가이드, 다이어그램 등 특정 형식으로 정보를 요청하세요.

2. 레퍼런스를 통한 AI 대응 강화

프롬프트 엔지니어링에서 참조 텍스트를 전략적으로 사용하면 GPT-4와 같은 AI 모델의 응답 품질과 정확성을 크게 높일 수 있습니다. 쿼리와 함께 관련성 있고 신뢰할 수 있는 정보를 제공함으로써 AI가 주어진 자료를 기반으로 답변을 구성하도록 유도하여 응답을 더욱 신뢰할 수 있고 상황에 맞게 정확하게 만들 수 있습니다.

예시 1: 과학적 설명

• 기존 프롬프트: "블랙홀은 어떻게 형성되나요?"
  • AI 출력: "초신성 폭발로 죽은 큰 별의 잔해로부터 블랙홀이 형성됩니다. 핵의 질량이 충분하면 자체 중력에 의해 블랙홀로 붕괴됩니다."
• 참조 텍스트가 포함된 향상된 프롬프트:
  • 제공된 참조 텍스트: "[항성진화와 블랙홀에 관한 과학논문]"
  • 신속한: "제공된 과학 논문의 정보를 이용하여 블랙홀 형성 과정을 설명하세요."
  • AI 출력: "제공된 과학 논문에 따르면 거대한 별이 핵연료를 모두 소모하고 핵이 붕괴할 때 블랙홀이 형성됩니다. 논문 세부정보: ['논문에서 관련 발췌']."

예시 2: 법적 해석

• 기존 프롬프트: "지적 재산 도용의 법적 의미는 무엇입니까?"
  • AI 출력: "지적 재산 절도는 소송, 벌금, 심한 경우 징역 등의 법적 결과를 초래할 수 있습니다."
• 참조 텍스트가 포함된 향상된 프롬프트:
  • 제공된 참조 텍스트: "[지적재산권법에 관한 법률저널 기사]"
  • 신속한: "제공된 법률 저널 기사를 참조하여 지적 재산 도용의 구체적인 법적 의미를 설명하세요."
  • AI 출력: "법률저널 기사에는 지적재산권 절도가 민사소송, 법적 손해배상 및 잠재적 형사 고발로 이어질 수 있다고 명시되어 있습니다. 구체적으로 기사에서는 ['기사에서 직접 인용']이라고 언급합니다."

프롬프트에서 참조 텍스트 사용에 대한 통찰력

1. 관련 텍스트 선택: 귀하의 검색어와 직접적으로 관련된 참고 텍스트를 선택하세요.
2. 프롬프트 사양: AI에게 제공된 참조 텍스트를 사용하여 답변을 작성하도록 명확하게 지시합니다.
3. 인용: 정확성과 검증을 위해 AI가 응답에서 참조 텍스트의 특정 부분을 인용하도록 요청합니다.
4. 불충분한 정보 처리: 제공된 텍스트에 질문에 답하는 데 필요한 정보가 포함되어 있지 않은 경우 AI에게 명확하게 명시하도록 지시합니다.

3. 하위 작업 분할로 복잡한 작업 단순화

GPT-4와 같은 AI 모델로 복잡한 작업을 효과적으로 처리하는 열쇠는 이를 더 간단한 하위 작업으로 나누는 것입니다. 이 접근 방식은 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 AI 응답의 정확성과 관련성을 향상시킵니다. 아래에서는 복잡한 쿼리에 대해 의도 분류, 요약 기술 및 구조화된 대화를 사용하는 이점을 강조하는 구체적인 예를 통해 이 전략을 보여줍니다.

예 1: 고객 서비스 쿼리

• 비효과적인 접근 방식: 일반 지원을 요청하는 단일 프롬프트입니다.
  • 사용자 프롬프트: "내 계정에 문제가 있습니다."
  • AI 출력: "귀하의 계정 문제의 성격을 구체적으로 알려주시겠습니까?"
• 효과적인 접근 방식: 쿼리를 카테고리로 분류하고 타겟 지원을 제공합니다.
  • 사용자 프롬프트: "내 계정에 액세스하는 데 문제가 있습니다."
  • AI 지시어: "쿼리를 '계정 관리'로 분류한 다음 액세스 문제를 해결하기 위한 구체적인 단계를 제공합니다."
  • AI 출력: "계정에 액세스하는 데 문제가 있는 것 같습니다. 먼저 비밀번호를 재설정해 보세요. [자세한 단계를 따릅니다.]"

예 2: 긴 문서 요약

• 비효과적인 접근 방식: 긴 문서를 한 번에 요약하려고 합니다.
  • 사용자 프롬프트: "300페이지 분량의 이 책을 요약해주세요."
  • AI 출력: "죄송합니다. 컨텍스트 창보다 긴 문서는 처리할 수 없습니다."
• 효과적인 접근 방식: 문서를 조각별로 요약하고 전체 요약을 재귀적으로 구성합니다.
  • AI 지시어: "각 장을 개별적으로 요약한 다음, 재귀적으로 진행하면서 요약 요약을 만듭니다."
  • 사용자 프롬프트: "이 책의 1장을 요약해 보세요."
  • AI 출력: "1장 요약: [1장 간략 요약]."
  • 지속적인 프로세스: 각 장마다 동일한 과정을 적용한 후, 모든 개별 요약을 종합하여 최종 요약을 작성합니다.

하위 작업 분할 및 상황별 프롬프트 엔지니어링의 이점

1. 정확도 향상: AI는 복잡한 작업의 특정 측면에 집중함으로써 보다 정확하고 관련성 있는 응답을 제공할 수 있습니다.
2. 향상된 효율성: 작업을 세분화하면 관리가 더 쉬워지고 오류나 관련 없는 출력이 발생할 가능성이 줄어듭니다.
3. 사용자 환경 개선: 사용자는 일반적인 응답보다 더 유용한 목표별 단계별 지침을 받습니다.
4. 비용 효율성: 더 크고 복잡한 프롬프트에 비해 더 작고 타겟이 명확한 프롬프트가 더 비용 효율적일 수 있습니다.

4. GPT에게 생각할 시간 주기

모델에게 "생각"할 시간을 주고 복잡한 작업을 관리 가능한 단계로 나누는 전략은 GPT-4와 같은 AI 모델의 응답 품질을 크게 향상시킵니다.

예 1: 수학 문제 평가

• 비효과적인 접근 방식: 학생의 솔루션을 평가하도록 모델에 직접 요청합니다.
  • 사용자 프롬프트: "이 수학 문제에 대한 학생의 답이 맞습니까?"
  • AI 출력: "학생의 답이 맞는 것 같습니다/틀린 것 같습니다."
• 효과적인 접근 방식: 학생의 작업을 평가하기 전에 먼저 자체 솔루션을 해결하도록 모델에 지시합니다.
  • 사용자 프롬프트: "먼저 이 수학 문제를 풀어보세요. 그런 다음 여러분의 해법을 학생의 해법과 비교하여 그 정확성을 평가해 보세요."
  • AI 출력: "내 솔루션: [상세 솔루션]. 학생의 솔루션과 비교했을 때 [특정 부분] 계산에 오류가 있음을 발견했습니다. 올바른 접근 방식은 [올바른 방법]이어야 합니다."

예 2: 문서 분석

• 비효과적인 접근 방식: 대용량 문서를 하나의 쿼리로 분석하려고 합니다.
  • 사용자 프롬프트: "이 문서 전체의 핵심 사항을 요약합니다."
  • AI 출력: "문서 길이 때문에 전체 문서를 처리할 수 없습니다."
• 효과적인 접근 방식: 발췌문과 후속 질의문을 순차적으로 추출하여 종합적인 분석을 수행합니다.
  • 사용자 프롬프트: "[특정 주제]와 관련된 이 문서의 주요 발췌문을 추출합니다."
  • AI 출력: "발췌 1: [관련 구절]. 발췌 2: [다른 관련 구절]."
  • 후속 사용자 프롬프트: "더 관련성이 높은 발췌문이 있나요? 전체 맥락이 포함되어 있는지 확인하세요."
  • AI 출력: "추가 발췌: [추가 관련 구절]."

이점 및 통찰력

1. 분석의 깊이: AI가 먼저 솔루션을 도출하거나 분석함으로써 보다 정확하고 심층적인 평가를 제공할 수 있습니다.
2. 안내 학습: 튜터링 시나리오에서 내면의 독백과 힌트를 사용하면 학생들이 독립적으로 해결책에 도달하도록 장려하여 학습 경험을 향상시킬 수 있습니다.
3. 포괄적 인 범위: 문서 분석의 경우 순차 및 재귀적 접근 방식을 통해 중요한 세부 사항을 놓치지 않고 철저하게 분석합니다.
4. 바이어스 피하기: AI는 먼저 자체 솔루션을 생성함으로써 주어진 답변을 직접 평가할 때 발생할 수 있는 편견을 방지합니다.

5. 외부 도구 활용

외부 도구와 리소스를 AI 상호 작용에 통합하면 GPT-4와 같은 모델에서 생성된 응답의 정확성과 관련성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 섹션에서는 지식 검색을 위한 임베딩 기반 검색, 정확한 계산을 위한 코드 실행, AI 모델의 기능을 강화하기 위한 함수 호출의 사용을 보여줍니다.

예제 1: 코드 실행을 통한 정확한 계산

• 코드 실행 없이: 모델의 계산 능력에만 의존합니다.
  • 사용자 프롬프트: "529의 제곱근을 계산하세요."
  • AI 출력: "529의 제곱근은 약 23입니다."
• 코드 실행 포함: 계산의 정확성을 보장합니다.
  • 사용자 프롬프트: "529의 제곱근을 계산하세요."
  • AI 지시어: "이를 계산하려면 Python 코드를 작성하고 실행하세요."
  • AI 출력"python import math math.sqrt(529) 529의 제곱근은 정확히 23입니다."

예 2: 동적 상호 작용을 위한 API 호출 사용

• API 호출 없이: 사전 프로그래밍된 정적 응답으로 제한됩니다.
  • 사용자 프롬프트: "내일 회의에 대해 친구에게 알림을 보내세요."
  • AI 출력: "알림: 내일 회의에 관해 친구에게 메시지를 보내는 것을 잊지 마세요."
• API 호출 포함: 실시간 작업을 위해 외부 시스템과 상호 작용합니다.
  • 사용자 프롬프트: "내 친구 John에게 내일 회의에 대한 알림을 보내주세요."
  • AI 지시어: "메시징 API를 사용하여 알림을 보내세요."
  • AI 출력"python import message message.write(to='John', message='Hey, remember our meeting tomorrow!')  John에게 내일 회의에 대한 알림이 전송되었습니다."

이점 및 통찰력

1. 확장된 기술 자료: AI는 임베딩 기반 검색을 통해 방대한 최신 정보에 접근하고 통합하여 응답의 관련성과 정확성을 높일 수 있습니다.
2. 계산의 정확성: 코드 실행을 통해 AI는 정확한 수학적 계산을 수행할 수 있으며 이는 기술 또는 과학적 맥락에서 특히 유용합니다.
3. 대화형 기능: API 호출을 통해 AI는 외부 시스템과 상호 작용할 수 있어 메시지 보내기나 알림 설정과 같은 실제 작업을 용이하게 할 수 있습니다.

6. 체계적인 테스트

체계적인 테스트 또는 평가 절차(평가)는 AI 시스템 변경의 효과를 결정하는 데 중요합니다. 이 접근 방식에는 정확성을 평가하기 위해 모델 출력을 미리 결정된 표준 또는 "최적 표준" 답변 집합과 비교하는 작업이 포함됩니다.

예 1: 답변의 모순 식별

• 테스트 시나리오: 전문가 답변과 비교하여 모델의 응답에서 모순을 감지합니다.
  • 시스템 지시어: 모델의 응답이 전문가가 제공한 답변과 모순되는 부분이 있는지 확인합니다.
  • 사용자 입력: "닐 암스트롱은 버즈 올드린에 이어 두 번째로 달에 발을 디딘 사람이 되었습니다."
  • 평가 프로세스: 시스템은 닐 암스트롱이 달에 첫 번째로 발을 디딘 사람이라는 전문가 답변과 일관성을 확인합니다.
  • 모델 출력: 모델의 응답이 전문가 답변과 직접적으로 모순되어 오류를 나타냅니다.

예 2: 답변의 세부 수준 비교

• 테스트 시나리오: 모델의 답변이 세부적인 측면에서 전문가 답변과 일치하는지, 초과하는지, 부족한지 평가합니다.
  • 시스템 지시어: 모델의 응답과 전문가 답변 간의 정보 깊이를 비교합니다.
  • 사용자 입력: "닐 암스트롱이 21년 1969월 02일 56:XNUMX UTC에 처음으로 달에 발을 디뎠습니다."
  • 평가 프로세스: 시스템은 모델의 응답이 전문가 답변과 비교하여 더 많은 세부정보를 제공하는지, 동일하게 또는 덜 세부적인지를 평가합니다.
  • 모델 출력: 모델의 응답은 전문가 답변과 일치하고 확장되는 추가 세부정보(정확한 시간)를 제공합니다.

이점 및 통찰력

1. 정확성과 신뢰성: 체계적인 테스트를 통해 특히 사실 정보를 다룰 때 AI 모델의 응답이 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인합니다.
2. 오류 감지: 모델 응답의 오류, 모순 또는 불일치를 식별하는 데 도움이 됩니다.
3. 품질 보증: 이 접근 방식은 특히 교육적, 역사적 또는 기타 사실에 민감한 맥락에서 AI 생성 콘텐츠의 높은 품질 표준을 유지하는 데 필수적입니다.

결론 및 시사점 메시지

논의된 예와 전략을 통해 프롬프트의 구체성이 어떻게 결과를 극적으로 변화시킬 수 있는지, 그리고 복잡한 작업을 더 간단한 하위 작업으로 나누면 어려운 과제를 관리하기 쉽게 만드는 방법을 살펴보았습니다. 우리는 AI 기능을 강화하는 외부 도구의 힘과 AI 대응의 신뢰성과 정확성을 보장하는 체계적인 테스트의 중요성을 탐구했습니다. 방문하다 OpenAI의 프롬프트 엔지니어링 가이드 AI 상호 작용을 최적화하기 위한 고급 기술 및 전략에 대한 포괄적인 탐구를 보완하는 기초 지식입니다.