1. 프롬프트 엔지니어링의 기본 이해 [1]

thumbnail 프롬프트 엔지니어링은 AI에게 말을 거는 명령문인 프롬프트를 통해 원하는 결과물을 얻는 과정이다.

1.1. 프롬프트 엔지니어링의 필요성 [1]

  1. 생성형 AI의 보급화와 정보 부족 [4]
    1. 생성형 AI는 2년 전부터 보급화되었으나, 특히 프롬프트에 대한 양질의 정보는 부족한 상황이다 [4].
    2. 이 채널은 현업에서 알았으면 좋겠다고 생각한 정보들을 담아 제공한다 [5].
  2. 프롬프트 엔지니어링의 정의 [23]
    1. 프롬프트는 AI에게 말을 거는 명령문 또는 대화문이다 [23].
    2. 프롬프트 엔지니어링은 거대 언어 모델(LLM)에 입력값을 넣어 결과물을 보면서 원하는 결과물을 완성해 가는 과정이다 [25].
  3. 사용자 입력의 중요성 [28]
    1. 사람마다 AI에게 말을 거는 문장의 스타일이 다르다 [28].
    2. 첫 단계에서 사용자 입력(users input)을 어떻게 구성하느냐에 따라 원하는 결과물을 얻을 수 있다 [29].
  4. 프롬프트의 중요성 [31]
    1. 챗GPT, 클로드, 그록 등 다양한 AI가 있지만, 챗GPT 사용 시 "뭐가 그렇게 좋은지 모르겠어"라고 느낀다면, 이는 유저 인풋의 프롬프트를 덜 쓰거나 잘못 썼기 때문이다 [31].

1.2. 프롬프트의 4가지 기본 요소 [36]

  1. 지시 (Instruction) [36]
    1. AI에게 어떤 작업을 수행할지 알려주는 명령문이다 [39].
    2. AI를 친구처럼 대화하듯이 말을 건네는 방식도 지시문에 해당한다 [38].
  2. 맥락 (Context) [41]
    1. AI가 해야 할 일에 대한 참고 지식이나 배경을 제공하는 것이다 [42].
    2. 인턴에게 일을 시킬 때 맥락을 많이 주듯이, AI에게도 충분한 맥락을 제공해야 한다 [41].
  3. 입력 데이터 (Input Data) [44]
    1. 언어 모델이 거짓말을 하는 현상인 할루시네이션(Hallucination)을 완화하기 위해 사용한다 [45].
    2. 사용자가 가진 문서를 AI에게 주거나, 특정 데이터를 참고하여 답변하도록 지시하는 데이터 값이다 [46].
  4. 출력 지시문 (Output Indicator) [47]
    1. AI의 응답 형식이나 포맷을 지정하는 것이다 [47].
    2. "한 문단으로 요약해 줘" 또는 "번호를 매겨서 정리해 줘"와 같이 구체적인 지시를 통해 제어되고 정교화된 답변을 얻을 수 있다 [48].
  5. 프롬프트의 섬세함과 미묘함 [50]
    1. "문장 하나만 달라져도 의미가 달라진다", "점 하나만 찍어도 결과가 달라진다"는 말처럼, 프롬프트는 자연어(Natural Language)이기 때문에 매우 섬세하고 미묘하다 [50].
    2. 컴퓨터 언어와 달리 사람이 쓰는 문자 그대로를 의미하므로, 유형을 잡고 요소가 바뀌었을 때 결과가 어떻게 달라지는지 이해하는 것이 중요하다 [52].

2. 프롬프트 유형별 시연 및 활용 [55]

thumbnail 프롬프트는 지시, 맥락, 예시, 외부 데이터 활용 여부에 따라 A, B, C, D 네 가지 유형으로 나뉘며, 각 유형은 AI의 답변을 정교화하는 데 기여한다.

2.1. 프롬프트 유형별 시연 [55]

  1. 타입 A: 기본형 (지시문 + 출력) [56]
    1. 설명: 가장 기본적인 형태로, 명령문을 입력하고 바로 출력 결과를 받는 방식이다 [56].
    2. 시연: "2024년 12월 말에 오픈 AI가 발표한 주요 내용이 뭐야?"라고 질문하면, AI는 웹 검색을 통해 실시간 검색 결과를 가져와 답변한다 [57].
    3. 결과: AI는 2024년 12월에 '12 days of 오픈 AI' 이벤트를 통해 발표된 내용을 잘 설명한다 [62].
  2. 타입 B: 맥락 추가형 (지시문 + 맥락 + 출력) [64]
    1. 설명: 타입 A에 맥락을 추가하여 AI가 상황을 더 잘 이해하고 부연 설명을 할 수 있도록 돕는 방식이다 [64].
    2. 시연: "현재 내 상황을 알려줄게요. 방송사의 PD야. AI를 주제로 짧은 뉴스를 만들어야 하는데, 내용을 뉴스 컨셉에 맞게 바꿔 줘"라고 맥락을 추가하여 요청한다 [65].
    3. 결과: AI는 방송 뉴스 용어에 적합한 원고를 앵커와 리포터가 있는 대본 형태로 만들어 주어, 타입 A보다 섬세한 결과를 얻을 수 있다 [69].
  3. 타입 C: 예시 활용형 (지시문 + 예시 + 출력) [72]
    1. 설명: 예시를 넣어 답변의 포맷을 조절할 때 유용하다 [72].
    2. 시연: 방송 편성표를 만들 때, "기획 의도, 프로그램 출연진"과 같은 예시를 제시하며 프로그램 개요를 요청한다 [73].
    3. 결과: AI는 제작 기획 의도, 프로그램 내용(O3, 소라 영상 모델), 출연진(유명 IT 전문가, 패널) 등을 포함한 편성표를 예시 형식에 맞춰 생성한다 [75].
  4. 타입 D: 외부 데이터 활용형 (지시문 + 외부 데이터 + 출력) [78]
    1. 설명: 인터넷 검색 결과나 사용자가 가진 문서를 넣어 작업을 더욱 정교화하는 방식이다 [78].
    2. 시연: 구글에서 검색한 MBC 방송 편성표 스크린샷을 챗GPT에 넣고, "참고 이미지를 반영해서 답을 다시 만들어 줘"라고 요청한다 [79].
    3. 결과: AI는 스크린샷의 간략한 프로그램 정보를 바탕으로, MBC 뉴스데스크의 방송 시간을 이전 또는 직후로 편성하는 것이 좋겠다는 등 참고 데이터를 활용하여 답변을 변경한다 [81].

2.2. 프롬프트 유형별 요약 및 AI 특징 [85]

  1. 프롬프트 유형별 핵심 정리 [85]
    1. 타입 A: 지시문과 출력문으로 이루어진 기본형이다 [86].
    2. 타입 B: 맥락을 넣어 나의 상황과 하고자 하는 일에 대한 부연 설명을 추가하는 방식이다 [87].
    3. 타입 C: 예시를 넣어 답변의 포맷을 조절할 때 유용하며, 특정 꼭지들을 지정하여 답변을 받을 수 있다 [88].
    4. 타입 D: 인터넷 검색 결과나 내가 가진 문서를 활용하여 작업을 더욱 정교화하는 방식이다 [89].
  2. 생성형 AI별 특징 [90]
    1. 사람마다 성격이 다르듯이, 생성형 AI도 각각 고유한 특징을 가진다 [91].
    2. 챗GPT는 장문과 코딩에 강하고, 퍼플렉시티는 검색을 잘하며, 클로드는 한국어를 자연스럽게 잘하는 등의 특징이 있다 [92].
    3. 앞으로의 콘텐츠에서는 각 언어 모델의 특징과 그에 맞는 프롬프트 활용법을 다룰 예정이다 [92].
  3. 기본의 중요성 [93]
    1. 오늘 영상은 프롬프트 엔지니어링의 기본 중의 기본을 소개했다 [93].
    2. 궁금한 점은 댓글로 남기고, 좋아요로 반응을 표시하면 다음 콘텐츠 제작에 참고한다 [94].