구체적인 지시와 정보 제공
LLM에게 원하는 결과를 얻으려면 구체적인 지시와 정보를 제공해야 합니다.
간단한 예시
- “아래 표를 참고하여 요약해줘.”
- “2023년 매출 데이터를 분석해줘.”
자세한 설명
구체적인 지시와 정보 제공은 LLM이 사용자의 의도를 정확히 파악하고, 원하는 결과를 도출하는 데 필수적입니다. 추상적이거나 모호한 프롬프트는 예측 불가능한 답변을 유발할 수 있으므로, 필요한 정보와 맥락, 출력 형식 등을 명확히 전달해야 합니다.
구체적 지시의 예시
- “아래 표를 요약해줘” → “아래 표에서 2023년 매출 상위 3개 품목을 표로 정리해줘”
- “이메일을 작성해줘” → “고객 불만에 대한 사과 이메일을 3문장으로 작성해줘”
정보 제공의 예시
- 필요한 맥락, 데이터, 예시 등을 프롬프트에 포함하면 AI가 더 정확한 답변을 할 수 있습니다.
- 예시: “아래 기사 내용을 참고해서 5문장 요약을 해줘. 기사: …”
구체적 지시와 정보 제공은 AI의 오작동(환각)이나 불필요한 반복을 줄이고, 원하는 결과를 얻는 데 매우 효과적입니다.
공식 가이드 기반 구체적 지시와 정보 제공 원칙
OpenAI, PromptingGuide, LearnPrompting 등에서 강조하는 구체적 지시와 정보 제공의 핵심 원칙은 다음과 같습니다.
| 원칙 | 설명 | 실전 예시 |
|---|---|---|
| 구체적 지시 | 원하는 작업, 출력 형식, 분량, 평가 기준 등을 명확히 지시하세요. | “아래 표에서 2023년 매출 상위 3개 품목을 표로 정리해줘.” |
| 정보 제공 | 필요한 맥락, 데이터, 예시, 조건 등을 프롬프트에 포함하세요. | “아래 기사 내용을 참고해서 5문장 요약을 해줘. 기사: …” |
| 단계별 안내 | 복잡한 작업은 여러 단계로 나누어 각각 명확히 지시하세요. | “1단계: 표에서 매출 상위 3개 추출, 2단계: 표로 정리” |
| 출력 예시 | 원하는 결과의 예시를 함께 제시하면 더 정확한 답변을 얻을 수 있습니다. | “아래와 같은 형식으로 표를 만들어줘: 품목 |
실전 활용 팁
- 지시와 정보는 간결하면서도 구체적으로 작성하세요.
- 반복적으로 실험하며, 원하는 결과가 나올 때까지 프롬프트를 개선하세요.
- 예시와 출력 형식을 명확히 제시하면 AI가 혼동하지 않고 답변합니다.