챗GPT 답변 수준이 확 달라진다! 프롬프트 엔지니어링 기본기 마스터하기
안녕하세요, 여러분! 오늘은 생성형 AI 교육의 핵심인 프롬프트 엔지니어링에 대해 알아볼 거예요. 챗GPT를 비롯한 다양한 LLM 서비스를 업무에 활용하고 싶은 분들을 위해 준비한 가이드랍니다. 챗GPT를 써본 적은 있지만 "어떻게 해야 할지" 막연한 분들이라면 꼭 읽어보시길 바랍니다.
이 콘텐츠는 AI Ground에서 그동안 다뤄왔고, 앞으로도 계속해서 다룰 생성형 AI 교육의 기반이 되는 내용이에요. 오늘 배울 내용을 잘 익히면 챗GPT는 물론 Claude, Gemini 등 현존하는 주요 LLM 서비스를 활용해 업무 효율을 크게 높일 수 있을 거예요.
이제 생성형 AI를 더욱 효과적으로 활용하실 수 있게 되길 바라요. 프롬프트 엔지니어링의 세계로 함께 떠나 볼까요?
(참고) 프롬프트 엔지니어링 외에도 LLM을 잘 활용하는 다양한 방법이 있답니다. 이에 대한 자세한 가이드는 아래 링크에서 확인해 보세요!
실무에서 활용한 프롬프트 엔지니어링 사례
자, 그럼 실제 업무에서 프롬프트를 어떻게 작성하면 좋을지 한번 볼까요?
위 예시 프롬프트를 보면 그냥 아무렇게나 쓴 게 아니에요. Role, Objective, Context 등 모든 요소에는 나름의 이유가 있답니다. 각 부분이 어떤 역할을 하는지 곧이어 살펴볼 거예요.
위 프롬프트 결과물을 토대로 실제 업무에 활용했답니다.
AI Ground 홈페이지는 'Ghost'라는 해외 블로그 서비스를 이용해서 만들었어요. 문의를 하려면 어쩔 수 없이 영어로 메일을 작성해야만 해요. 정확한 의미를 전달하고 자연스러운 문맥으로 문장을 만들려면 번역기로는 아쉬운 점이 많아요. 하지만 챗GPT와 함께 영어 비즈니스 메일도 뚝딱 만들 수 있었죠.
그럼 지금부터 챗GPT로 잘 명령하는 방법(프롬프트 엔지니어링)을 알아볼까요?
프롬프트 엔지니어링 7요소
효과적인 프롬프트를 작성하기 위해 알아두면 좋은 7가지 요소가 있어요. 하지만 상황에 따라 이 중 일부만 선택해도 충분하죠.
가이드를 읽어보시고 여러분 업무에 꼭 필요한 요소만 골라 적용해 보세요. 한두 번 연습하다 보면 자연스럽게 익숙해질 거예요. 어렵지 않아요!
(싱가폴 정부에서 제공한 CO-STAR 구성도 참고해보면 좋아요!)
Objective
우선 AI에게 원하는 바를 명확하게 전달하는 것이 중요해요. 서술어를 활용해 구체적으로 지시하는 거죠. "분석해줘", "요약해줘"와 같은 서술어 선택에 따라 결과물이 달라질 수 있어요.
서술어가 많아지면 그만큼 AI의 동작도 복잡해지니, 단계별로 절차를 설명하는 것도 좋은 방법이에요. 원하는 아웃풋 형식(포맷)을 미리 지정해주는 것도 도움이 됩니다.
Context
두번째로 중요한 건 배경 정보와 제약 사항 등 콘텍스트를 제공하는 일이에요. 하지만 너무 장황할 필요는 없어요. 핵심만 간결하게 전달하는 게 포인트랍니다.
실습교육 중 가끔 엄청나게 많은 배경정보를 입력하는 학습자를 보곤 해요. 결과물에 직접적으로 영향을 주지 않지만 '알아두면 좋겠지'하고 정보를 많이 주면 의도하지 않은 결과가 나올 확률이 높아요. 챗GPT가 많은 정보에 목적을 헷갈릴 수도 있고, 필요 없는 정보를 '굳이' 반영할 수도 있기 때문이에요.
반대로 너무 맥락이 없어도 문제에요. 부족한 정보는 챗GPT가 제멋대로 만들어서 채워줘요. 매우 일반적인 내용이 나오기 때문에 대체로 유용하지 않아요.
꼭 필요한 맥락 정보를 간결하게 요약해서 전달하는 게 중요해요!
Role
어떤 역할을 부여하느냐도 중요해요. 해당 문제를 가장 잘 해결할 수 있는 전문가의 입장이 되어보라고 지시하는 거예요. 작가, 개발자, 마케터 등 구체적인 직업을 지정하거나 해당 분야에서 필요한 역량을 언급해주는 것도 좋아요.
Example / Guideline
다음 팁은 답변 예시 혹은 지침을 활용하는 거예요.
추상적인 설명보다는 구체적인 예시가 AI가 이해하기에 훨씬 좋거든요. 다만 예시가 지나치게 길어지면 오히려 혼란을 줄 수 있으니, 이럴 땐 적당히 추상화된 지침을 섞어주는 것이 효과적이에요.
Tone / Audience / Information
프롬프트 작성 시 놓치지 말아야 할 몇 가지 요소들이 더 있습니다.
- 어조(Tone)
결과물에서 느껴지는 분위기나 어조를 결정하는 부분이에요. "친근한 말투로 작성해줘", "정중하고 격식을 갖춰주세요", "전문용어를 많이 사용해 주세요" 등으로 지정할 수 있습니다. - 독자 혹은 청자(Audience)
콘텐츠를 받아들이는 사람의 수준을 고려하는 것도 중요해요. "초등학생도 이해할 수 있게 써줘", "5년차 마케터 대상으로 작성해줘", "IT 비전공자도 알아들을 수 있도록 해줘" 등으로 명시할 수 있죠. - 정보(Information)
결과물에 꼭 포함되어야 할 정보를 제공하는 부분입니다. 키워드나 핵심 문장을 간결하게 입력하는 것이 포인트예요. 너무 많은 정보를 한꺼번에 주면 AI가 중요한 내용을 놓칠 수 있거든요.
중요! 필요한 내용을 간결하게!
앞에서 계속 언급했지만 정말 중요한 부분이 있어요. 프롬프트를 작성할 때 반드시 고려해야 하는 부분이에요. '필요한 내용을 간결하게 작성하라!'
챗GPT는 한 번에 처리할 수 있는 정보량이 '토큰'이라는 단위로 제한돼 있거든요. GPT-4 기준으로 한글은 영어보다 약 3배 비효율적이에요. 최근 GPT-4o 모델에서 조금 개선되긴 했지만요. 참고 링크
토큰 문제 외에도 정보가 지나치게 많으면 챗GPT가 핵심을 놓칠 수 있다는 문제가 있어요. 심지어 불필요한 내용을 포함하기도 하죠.
그러니 꼭 필요한 정보만 담되, 중점을 명확히 짚어주세요.
마크다운 포맷을 활용한 구조화된 글쓰기
다음으로 소개할 꿀팁! 바로 마크다운 포맷을 활용한 글쓰기예요. 마크다운은 일반 텍스트에 간단한 기호를 붙여 글을 구조화하는 방법이랍니다. '#'으로 제목을 표시하고, '*'나 '-'로 리스트를 만드는 식이죠.
사실 사람이 읽기 좋은 글이 AI도 이해하기 쉽거든요. 다음과 같이 기호를 활용해서 구조화된 글쓰기를 할 수 있어요.
- 헤더(#)로 주제를 명확히 하고
- 불릿(-) 포인트와
- 번호 매긴 리스트(1.)로 정보를 잘 정리하고
- 이탤릭체(*)나 볼드체(**)로 강조할 부분을 드러내는 거죠.
자, 이렇게 하면 우리도 쓰고 읽기 편하지만 GPT 모델들도 훨씬 잘 이해할 수 있답니다. 마크다운으로 글을 잘 구조화하는 것만으로도 AI와의 소통이 한결 수월해질 거예요!
싱글 턴 vs 멀티 턴
프롬프트 엔지니어링에서 AI와의 대화 방식은 상호작용 횟수에 따라 '싱글 턴'과 '멀티 턴'으로 나뉩니다.
- 싱글 턴은 사용자의 요청에 AI가 한 번만 응답하는 방식으로, 마치 '한 방 홈런'을 노리는 것과 같아요.
- 반면 멀티 턴은 대화가 여러 차례 이어지며 AI가 이전 대화 맥락을 기억하고 활용하는 방식입니다. 마치 '안타를 모아 득점을 노리는 것'처럼요.
가벼운 업무라면 싱글 턴으로도 충분히 유용하지만, 구체적이고 전문적인 업무를 맡긴다면 많은 경우 멀티 턴이 유리합니다. 멀티 턴 방식의 장점은 크게 두 가지입니다.
- 첫째, AI가 대화의 맥락과 정보를 유지할 수 있어요. 사용자는 자신의 상황을 매번 설명할 필요 없이 자연스럽게 정보를 얻을 수 있죠.
- 둘째, 더욱 정교하고 복잡한 문제 해결이 가능해집니다. 추가 질문을 통해 사용자의 니즈를 정확히 파악하고, 구체적이고 심도 있는 해결책을 제시할 수 있기 때문이에요
최신 정보, 내가 원하는 정보에 집중하도록 유도하는 방법
챗GPT를 활용하다 보면 종종 아쉬운 점이 있어요. 바로 챗GPT가 특정 시점까지 학습한 내용만 알고 있다는 거죠. 그 이후에 일어난 일이나 새로운 개념에 대해선 잘 모른다는 점이에요.
또 다른 아쉬운 점은, 전문적이거나 구체적인 답변을 기대했는데 너무 일반적인 답변만 하는 경우가 있다는 거예요. 내가 원하는 수준의 깊이나 전문성이 부족한 답변이 나오면 실망스러울 수 있죠.
하지만 걱정 마세요! 챗GPT에게 최신 정보나 내가 원하는 정보에 집중하게 만드는 방법이 있거든요.
웹 검색
첫째는 웹 검색 기능을 활용하는 거예요. 요즘 AI들은 인터넷 검색까지 할 수 있거든요!
위 예시에서 보듯이, 내가 원하는 주제의 최신 뉴스를 검색하게 할 수 있어요. 그리고 챗GPT에게 그 뉴스 내용을 인지시키고, 해당 내용을 토대로 답변을 하도록 지시하는 거죠.
이렇게 하면 챗GPT가 최신 뉴스를 반영하여 답변을 내놓게 됩니다. 웹 검색 지시를 통해 AI가 최신 정보를 찾아 활용하도록 만드는 거예요.
물론 검색할 주제와 키워드, 그리고 답변에 반영할 내용을 명확히 지정해 주는 게 중요하겠죠? 이렇게 하면 내가 원하는 방향으로 최신 정보가 반영된 답을 얻을 수 있답니다!
링크 제공 / 파일 업로드
AI에게 최신 정보나 원하는 정보에 집중하게 하는 두 번째 방법은 링크를 제공하거나 파일을 업로드하는 것이에요. 내 PC나 클라우드 드라이브에 있는 자료를 AI에게 직접 전달하는 거죠.
예를 들어, 아래 이미지처럼 '송준용 강사'의 프로필 링크를 제공하고, 이를 토대로 강의 문의 메일을 작성해달라고 요청할 수 있어요.
이렇게 하면 AI는 링크에 있는 강사님의 경력, 전문 분야 등의 정보를 파악하고, 이를 바탕으로 적절하게 메일을 작성해 줄 거예요.
이때 중요한 건, 분량이 긴 내용을 포함하는 링크를 제공할 때 AI에게 해당 자료의 어느 부분을 어떤 방식으로 활용해야 할지 명확히 지시를 내려야 한다는 점이에요. 단순히 링크만 던져주면 AI가 어떤 정보에 집중해야 할지 몰라 헤맬 수 있거든요.
또한 링크 자체도 핵심 위주로 간결하게 구성할수록 AI가 정보를 효율적으로 처리할 수 있어요. 불필요한 내용이 많으면 오히려 혼란만 가중될 수 있으니까요.
이런 링크나 파일을 잘 다루도록 특화된 GPTs가 있어요. 유튜브, 논문 요약 등에 특화된 강력한 GPTs들이 많이 나와있거든요. 이런 특화 모델들을 함께 활용하는 것도 좋은 방법이 될 거예요!
추가로 고려하면 좋은 것들
프롬프트를 작성할 때 이런 점들도 염두에 두면 좋아요.
우선 내가 AI를 활용해 이루고자 하는 목표가 뭔지, 그 목표에 도달하기 위해 어떤 과정을 거쳐야 하는지, 필요한 정보와 노하우는 무엇인지 등을 미리 정리해 보는 거예요.
이런 메타인지 능력이 있다면 보다 정교한 프롬프트 설계가 가능하죠. 사실 이런 능력이야말로 기존에 일 잘하던 사람들이 AI 시대에도 두각을 나타낼 수 있는 비결이랍니다.
이 외에도 몇 가지 팁을 더 드리자면,
- 최대한 구체적이고 명확한 프롬프트를 작성하기
- 복잡한 작업은 세부 단계로 나누어 지시하기
- 추가 질문과 피드백으로 결과물 개선하기
- 다양한 시도와 실험을 통해 노하우 쌓기 등이 있어요.
마지막으로 앞서 보여드린 실무 사례를 다시 한번 볼까요?
각 프롬프트 구성 요소가 어떤 의도로 설계되었는지 유심히 살펴보세요. 이제는 프롬프트의 구조가 한 눈에 보이고, 어떻게 써야할지 감이 오실 거라 믿습니다.
프롬프트 작성에 정답은 없지만, 위 구성 요소를 잘 활용하면 여러분도 프롬프트 엔지니어링의 기본기를 탄탄히 다질 수 있어요!
프롬프트 엔지니어링 요약
자, 오늘은 프롬프트 엔지니어링의 기본기를 다졌네요. 챗GPT뿐만 아니라 Claude, Gemini, Copilot 등 다양한 AI 서비스에서 통용되는 노하우라는 사실! 꼭 기억해 주세요.
사람이 읽기 좋은 글, 즉 구조화되고 명확한 글은 AI도 이해하기 쉽습니다. 우리가 읽기 편한 글을 쓰는 것 자체가 AI 활용의 첫걸음이라고 할 수 있죠.
프롬프트를 작성할 땐 Objective, Context, Role 등 7가지 요소를 체크리스트 삼아 꼼꼼히 살펴보세요. 물론 모든 요소를 빠짐없이 반영해야 하는 건 아니에요. 상황에 맞게 골라 쓰는 것도 능력이랍니다.
무엇보다 중요한 건, 내가 AI를 활용해 이루고 싶은 목표를 명확히 아는 거예요. 과정을 세분화하고 필요한 정보와 노하우를 정리하는 메타인지의 힘! 이것이야말로 기존의 일잘러가 AI 시대에도 성공할 수 있는 비결이라고 생각합니다.
혹시 더 공부해 보고 싶으신 분들은 아래 자료를 참고해 보시는 것도 좋겠네요.
- Jeff SU - Master the Perfect ChatGPT Prompt Formula
- 일잘러 장피엠 - 진짜 실무에 써먹는 챗GPT 프롬프트 엔지니어링의 원리
- Sheila Teo - How I Won Singapore’s GPT-4 Prompt Engineering Competition
여러분 모두 AI 활용의 달인이 되길 응원할게요!
AI Ground 교육이 제공하는 차별화된 학습 경험
AI Ground 교육 프로그램은 기업 실무에서 생성형 AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있는 역량을 기르는 것을 목표로 하고 있습니다. 이론 교육과 함께 실습 위주의 체험식 학습을 강조하는 것이 교육 철학입니다.
- 다양한 생성형 AI 도구를 직접 활용해볼 수 있는 실습 기회 제공
- 기업에서 실제로 마주칠 수 있는 문제 상황을 가정한 프로젝트 수행
- 유료 ChatGPT 계정 대여를 통한 데이터 처리/분석/시각화, 웹 검색, 파일 학습 등 고급 기능 활용 실습
AI 실무 적용, 어렵지 않아요!
생생한 사례와 전문가의 노하우가 가득한
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