프롬프트 엔지니어링은 AI 모델, 특히 LLM으로부터 좋은 결과를 얻기 위해 효과적인 prompt(지시/입력)를 만드는 실천입니다. LLM이 자연어 prompt에 응답하므로, prompt를 어떻게 표현하느냐가 출력 품질에 상당한 영향을 미칩니다.
프롬프트 엔지니어링이란
PROMPT ENGINEERING → 원하는 출력을 얻기 위해 LLM에 주는 입력(PROMPT)을 설계:
→ LLM은 자연어 지시에 응답 → prompt가 응답을 형성
→ 더 나은 prompt → 더 낫고 관련성 높고 정확한 결과
→ 코딩 불필요 → 잘 만든 텍스트를 통해 model과 소통
→ LLM을 효과적으로 사용하기 위한 핵심 기술
기본 기법
✓ 명확하고 구체적으로 → 원하는 것을 정확히 명시(모호한 prompt → 모호한 결과)
✓ 문맥 제공 → model이 잘 응답하는 데 필요한 배경 정보
✓ 형식 지정 → 원하는 출력 형식 요청(목록, JSON, 단계, 길이)
✓ 예시 제공(few-shot) → 원하는 입력/출력 예시 제시 → model을 안내
✓ 역할 부여 → '당신은 전문가입니다...' → 응답의 틀을 잡음
✓ 복잡한 작업 분해 → 단계별; '단계별로 생각하라'(chain of thought)
✓ 반복 → 결과에 기반해 prompt 개선
