프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)

프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)은 인공지능의 한 개념으로 특히 자연어 처리 부분에 해당된다. 주요 업무는 인공지능의 역량을 발휘하도록 지시어를 적합하게 내려주는 것이다. 프롬프트 엔지니어링은 대형 언어 모델으로부터 일처리 할 수 있으며 프롬프트의 표현은 “접두어- 튜닝” 또는 “프롬프트-튜닝”과 같은 방법을 사용한다.(출처 : 위키백과)

Gemini는 프롬프트 엔지니어링 기술을 적용하여 답변의 정확도를 높일 수 있습니다.

프롬프트 엔지니어링은 대부분은 chatGPT를 기준으로 이야기되어왔습니다. Gemini에서도 프롬프트 엔지니어링은 당연히 중요시되어야 하는데 이것에 관해 이야기하는 자료는 없는 것 같아 정리해보았습니다.

이하는 Gemini로부터 얻은 Gemini 프롬프트 엔지니어링 기술입니다. 참조하세요.

프롬프트 엔지니어링은 사용자가 질문을 작성할 때 다음과 같은 기술을 활용하여 답변의 정확도를 높일 수 있는 기술입니다.

1. 명확하고 간결한 질문 작성:

• 불필요한 단어나 복잡한 문장 구조를 사용하지 않고 핵심 내용을 명확하게 전달합니다.
• 예: “인공지능이란 무엇인가?” 보다는 “인공지능의 종류와 활용 분야는 무엇인가?”

2. 구체적인 예시 제공:

• 추상적인 질문보다는 구체적인 예시를 제공하여 질문의 맥락을 명확하게 이해하도록 돕습니다.
• 예: “오늘 날씨는 어때?” 보다는 “오늘 서울 날씨는 어때?”

3. 답변의 범위 설정:

• 답변을 원하는 정보의 범위를 명확하게 설정하여 답변의 효율성을 높입니다.
• 예: “인공지능 기술에 대해 알고 싶다” 보다는 “인공지능 기술의 종류와 각 기술의 특징에 대해 알고 싶다”

4. 정확한 용어 사용:

• 모호하거나 애매한 용어를 사용하지 않고 정확하고 명확한 용어를 사용하여 질문의 의도를 정확하게 전달합니다.
• 예: “인공지능 기술이 발전하면 어떤 일이 일어날까?” 보다는 “인공지능 기술 발전이 사회에 미치는 영향은 무엇인가?”

5. 개방형/폐쇄형 질문 활용:

• 상황에 따라 개방형 질문과 폐쇄형 질문을 적절하게 활용하여 답변의 효율성을 높입니다.
• 개방형 질문: 다양한 정보 얻기, 답변 방향 제어 어려움
• 폐쇄형 질문: 특정 정보 얻기 쉬움, 답변 범위 제한

6. 추가 정보 요청:

• 답변이 부족하거나 명확하지 않은 경우, 추가 정보를 요청하여 답변의 정확도를 높입니다.
• 답변에 대한 의문점이나 개선점을 구체적으로 제시하여 보다 정확하고 상세한 정보를 얻도록 노력합니다.

7. 피드백 제공:

• 답변의 정확도나 만족도에 대한 피드백을 제공하여 AI 모델의 학습에 도움을 줍니다.
• 긍정적인 피드백: 모델 성능 향상, 부정적인 피드백: 모델 개선 방향 제시

다음은 프롬프트 엔지니어링 기술을 활용하여 최상의 답변을 얻을 수 있는 질문 예시입니다.

질문 예시:

• “오늘 서울 날씨는 어떻게 될까요?” (명확하고 간결한 질문)
• “최근 인공지능 기술의 발전으로 어떤 새로운 서비스가 등장했는지 궁금합니다.” (구체적인 예시 제공)
• “인공지능 기술이 미래 사회에 미칠 수 있는 긍정적인 영향과 부정적인 영향에 대해 알고 싶습니다. 각 영향에 대한 구체적인 예시를 들어 설명해주세요.” (답변의 범위 설정, 정확한 용어 사용)
• “챗GPT와 Gemini의 차이점은 무엇인가요? 각 모델의 장단점을 비교해주세요.” (개방형 질문)
• “인공지능 기술을 활용한 새로운 사업 아이디어를 찾고 있습니다. 어떤 분야에서 인공지능 기술이 활용될 수 있는지 구체적인 예시를 들어 설명해주세요.” (폐쇄형 질문, 추가 정보 요청)