[Tech] 프롬프트 엔지니어링 소개

안녕하세요.
지난 시간에는 프롬프트 엔지니어링/RAG/파인튜닝에 대해서 간략하게 비교해보면서 각각의 기법들에 대해 알아보았는데요.
오늘은 그중에서 프롬프트 엔지니어링 기법에 대해 조금 더 자세하게 소개해드리겠습니다.

인공지능과 대화한다는 건, 단순히 질문을 던지는 걸 넘어서 **‘어떻게 물어보느냐’**가 중요해졌습니다. 특히 생성형 AI 모델에서는 **프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)**이 핵심 기술로 떠오르고 있습니다. 그럼 이제부터 프롬프트 엔지니어링이 무엇인지 그리고 어떻게 활용해야 최적의 결과를 얻을 수 있는지 설명드리겠습니다.

✅ 프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가요?

프롬프트(prompt)란 AI에게 주는 입력 문장을 말합니다.
프롬프트 엔지니어링은 그 입력 문장을 더 명확하고 구체적으로 설계하여, AI가 보다 정확한 결과를 생성하도록 유도하는 기법입니다.

예를 들어 같은 질문이라도 다음처럼 차이가 납니다.

❌ “이 글 요약해줘”
✅ “아래 글의 핵심 내용을 3문장으로 요약해 주세요. 주요 인물, 사건, 결론을 중심으로 작성해 주세요.”

이렇게 구체적으로 요청하면 AI는 더 나은 답변을 제공합니다.

✅ 기본 원칙

더 나은 답변을 얻기 위해서 프롬프트를 만들 때 아래 원칙을 따라 주세요.

1. 요청은 구체적으로 해 주세요

AI는 사람처럼 맥락을 넓게 파악하긴 어렵기 때문에, 가능한 한 명확하고 구체적인 지시를 주시는 것이 좋습니다.

❌ “블로그 글 써줘”
✅ “프롬프트 엔지니어링을 소개하는 블로그 글을 써 주세요. 초보자를 대상으로 하고, 주요 기법 3가지를 예시와 함께 설명해 주세요.”

2. 역할(role)을 부여해 주세요

AI에게 어떤 역할을 맡겼는지 알려주면, 그에 맞는 어조와 시각으로 답변하게 됩니다.

✅ “당신은 지금부터 마케팅 컨설턴트입니다. 스타트업의 신규 제품 런칭을 위한 마케팅 전략을 제안해 주세요.”

3. 출력 형식을 지정해 주세요

결과를 어떻게 보여줄지 구체적으로 요청하면 더욱 유용한 답을 받을 수 있습니다.

✅ “표 형식으로 정리해 주세요.”
✅ “JSON 포맷으로 작성해 주세요.”

4. 예시를 함께 제공해 주세요 (Few-shot prompting)

어떤 방식으로 답변했으면 좋을지 예시를 함께 제시하면 AI가 그 형식을 따라가게 됩니다.

예:
Q: 회의 시작 전 체크리스트를 알려주세요
A: - 회의실 예약 확인
   - 회의 안건 준비
   - 참석자에게 알림 전송

Q: 프로젝트 종료 후 체크리스트를 알려주세요
A:

✅ 자주 하는 실수와 개선 방법

다음으로는 프롬프트 엔지니어링에서 자주하는 실수와 개선 방법에 대해서 알려드리겠습니다.
프롬프트 엔지니어링을 처음 접하셨을 때, 누구나 한 번쯤은 아래와 같은 실수를 경험하게 됩니다. 어떤 점을 조심해야 할지 미리 알고 계시면, 훨씬 빠르게 AI를 효과적으로 활용하실 수 있습니다.

실수 1. 질문이 너무 짧고 모호한 경우

예시: “이메일 써줘”
문제점: 이메일의 목적, 수신자, 톤앤매너가 빠져 있음
개선 예시:
“회사 내부 공지용 이메일을 작성해 주세요. 내용은 회식 일정 변경 안내이며, 정중한 톤으로 부탁드립니다.”

이와 같이 프롬프트를 구체화하면 AI의 정확도가 높아집니다.

실수 2. 한 번에 너무 많은 요청을 하는 경우

예시:
“다음 보고서를 요약해주고, 핵심 키워드도 뽑고, 인사이트도 정리해 줘”
문제점: AI가 어떤 순서로 작업해야 할지 혼란스러워질 수 있음
개선 예시:
“우선 이 보고서를 3문장으로 요약해 주세요. 그다음 핵심 키워드를 5개 뽑아 주세요.”

이와 같이 단계적으로 요청하면 더 정확하고 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.

실수 3. 원하는 어조나 대상층을 지정하지 않은 경우

예시: “빅데이터에 대해 설명해줘”
개선 예시: “빅데이터의 개념을 대학생 수준에서 쉽게 이해할 수 있도록 설명해 주세요. IT 전공자가 아닌 사람도 이해할 수 있도록 예시를 포함해 주세요.”

이와 같이 AI는 다양한 어조와 난이도를 사용할 수 있기 때문에, 요청 시 대상층을 명시해 주시는 것이 좋습니다.

실수 4. 맥락 없이 프롬프트만 사용하는 경우

예시: “제품 홍보 문구 써줘”
개선 예시:
“30대 직장인 여성을 주요 고객으로 하는 신제품 ‘에코텀블러’에 대한 홍보 문구를 작성해 주세요. 친환경성과 디자인을 강조해 주세요.”

이와 같이 AI는 입력한 정보에만 의존하므로, 필요한 맥락은 꼭 함께 전달해 주세요.

✅프롬프트 설계 시 체크리스트

프롬프트를 만들기 전에 아래 항목들을 확인해 보세요.

체크 항목	설명
목적이 명확한가요?	AI에게 어떤 작업을 요청하는지 구체적으로 작성하셨나요?
역할을 부여했나요?	AI가 전문가, 조수, 교사 등 어떤 입장에서 답할지 지정하셨나요?
어조와 대상이 정의되었나요?	정중한 말투인지, 학생용인지, 전문가용인지 등 설정하셨나요?
출력 형식이 지정되었나요?	표, 목록, 코드, 문단 등 원하는 출력 형태를 알려주셨나요?
맥락이나 배경 정보가 포함되었나요?	관련된 정보가 충분히 포함되었는지 점검해 주세요.

이와 같이 체크리스트를 만들어서 체크리스트를 통해 프롬프트를 점검해 보시면
LLM(대형 언어 모델)의 대답을 개선하고 싶을 때 유용하게 사용하실 수 있습니다.

오늘은 프롬프트 엔지니어링을 통해 LLM(대형 언어 모델)을 더 효율적이고 효과적으로 활용하기 위한 방법을 알아보았는데요.
다음 시간에는 RAG를 통해 LLM(대형 언어 모델)을 더 효율적이고 효과적으로 활용하기 위한 방법을 알아보겠습니다.
감사합니다.