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AI

프롬프트 엔지니어링

언어 모델이 원하는 결과를 내도록 입력 프롬프트를 설계·조정하는 작업이다. 지시문, 예시, 맥락, 출력 형식 등을 다듬어 응답의 정확성과 일관성을 높인다.

개념

프롬프트 엔지니어링은 대규모 언어 모델(LLM)에 주는 입력, 곧 프롬프트를 의도한 결과가 나오도록 다듬는 작업이다. 모델의 가중치를 바꾸지 않고, 지시문의 표현·순서·맥락·예시·출력 형식을 조정해 응답의 품질을 끌어올린다.

같은 질문이라도 프롬프트 구성에 따라 답의 정확성, 형식, 톤이 달라진다. 그래서 명확한 지시, 필요한 배경 정보 제공, 원하는 출력 구조 명시가 핵심 원리로 꼽힌다.

쓰임새

자주 쓰이는 기법으로는 역할이나 규칙을 지정하는 지시 작성, 예시 몇 개를 함께 주는 퓨샷(few-shot), 풀이 과정을 단계별로 유도하는 사고 사슬(chain-of-thought), 출력 형식을 JSON 등으로 고정하는 방식이 있다.

챗봇, 문서 요약·분류, 코드 생성, 검색 증강 생성(RAG) 같은 애플리케이션에서 모델 동작을 조율하는 데 쓰인다. 재학습 없이 결과를 개선할 수 있어 비용이 낮은 반면, 모델과 버전에 따라 효과가 달라질 수 있어 반복 실험과 검증이 필요하다.

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용어

제로샷 러닝

모델이 특정 작업에 대한 예시 없이, 지시문만으로 바로 그 작업을 수행하는 방식이다. 모델이 학습 과정에서 습득한 일반화 능력에 의존해 새로운 작업에도 곧바로 대응한다.