원문: https://www.claude.com/blog/best-practices-for-prompt-engineering
컨텍스트 엔지니어링은 LLM 작업에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있으며, 프롬프트 엔지니어링은 이의 필수적인 기초입니다.
프롬프트 엔지니어링은 AI 모델로부터 더 나은 출력을 얻기 위해 지시사항을 구조화하는 기술입니다. 쿼리를 어떻게 표현하고, 스타일을 지정하고, 컨텍스트를 제공하며, 모델의 동작을 조종하여 목표를 달성하는지가 핵심입니다.
막연한 지시사항과 잘 구조화된 프롬프트 사이에는 일반적인 출력과 정확히 필요한 것 사이의 큰 차이가 있습니다. 형편없이 구조화된 프롬프트는 의도를 명확히 하기 위해 여러 번의 왕복 대화가 필요할 수 있지만, 잘 설계된 프롬프트는 한 번에 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
시작을 돕기 위해 우리 팀의 최고의 관행을 모았으며, 즉시 결과를 개선하기 위해 설계된 실용적인 방법들을 포함했습니다. 먼저 오늘 바로 사용할 수 있는 간단한 습관부터 시작한 다음, 복잡한 프로젝트를 위한 고급 방법까지 확장할 것입니다.
프롬프트 엔지니어링 활용하기
가장 기본적인 수준에서 프롬프트 엔지니어링은 LLM에 전달하는 쿼리를 수정하는 것입니다. 종종 실제 요청을 하기 전에 쿼리에 정보를 추가하는 것일 뿐이지만, 어떤 정보가 올바른 정보인지 아는 것이 훌륭하고 효과적인 프롬프트 엔지니어링의 비결입니다.
핵심 기법
이러한 프롬프트 엔지니어링 기법은 효과적인 AI 상호작용의 기초를 형성합니다. 이를 지속적으로 사용하여 응답 품질의 즉각적인 개선을 경험하세요.
명확하고 구체적으로 표현하기
현대의 AI 모델은 명확하고 직설적인 지시사항에 매우 잘 반응합니다. 모델이 당신의 의도를 유추할 것이라고 가정하지 마세요. 직접 말하세요. 정확히 원하는 것을 애매함 없이 표현하는 간단한 언어를 사용하세요.
핵심 원칙: 모델이 정확히 무엇을 보기 원하는지 알려주세요. 포괄적인 출력을 원하면 요청하세요. 특정 기능을 원하면 나열하세요. Claude와 같은 현대의 모델은 특히 명확한 지시로부터 이득을 봅니다.
예시: 분석 대시보드 만들기
⇢ 막연함: “분석 대시보드를 만들어줘”
⇢ 명확함: “분석 대시보드를 만들어줘. 관련된 모든 기능과 상호작용을 가능한 많이 포함해. 기본을 넘어 완전히 기능하는 구현을 만들어줘.”
두 번째 버전은 포괄적인 기능을 명시적으로 요청하고 모델이 최소한을 넘어설 것을 원한다는 신호를 보냅니다.
모범 사례:
- 직설적인 동작 동사로 시작하세요: “작성하다(Write)”, “분석하다(Analyze)”, “생성하다(Generate)”, “만들다(Create)”
- 전치사와 설명을 건너뛰고 바로 요청하세요
- 작업할 것뿐만 아니라 출력에 포함되기를 원하는 것을 명시하세요
- 품질과 깊이 기대치에 대해 구체적이세요
컨텍스트와 동기 제공하기
무언가가 왜 중요한지 설명하면 AI 모델이 목표를 더 잘 이해하고 더 맞춤화된 응답을 제공하는 데 도움이 됩니다. 이는 기저의 목적에 대해 추론할 수 있는 최신 모델에서 특히 효과적입니다.
예시: 형식 선호도
⇢ 효과적이지 않음: “절대 글머리 기호를 사용하지 마”
⇢ 효과적임: “저는 글머리 기호보다는 자연스러운 단락 형식의 응답을 선호합니다. 흐름이 있는 산문이 읽기 쉽고 더 대화적이라고 느끼기 때문입니다. 글머리 기호는 제가 편안하게 학습하는 스타일에 비해 너무 형식적이고 목록 같습니다.”
두 번째 버전은 모델이 규칙 뒤의 논리를 이해하도록 도와주며, 이는 모델이 관련된 형식 선택에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있게 합니다.
컨텍스트를 제공해야 할 때:
- 출력물의 목적이나 대상 독자를 설명할 때
- 특정 제약이 존재하는 이유를 명확히 할 때
- 출력물이 어떻게 사용될지 설명할 때
- 해결하려는 문제가 무엇인지 나타낼 때
구체적으로 작성하기
프롬프트 엔지니어링에서 구체성이란 명확한 가이드라인과 요구사항으로 지시사항을 구조화하는 것을 의미합니다. 원하는 것에 대해 더 구체적일수록 결과는 더 좋아집니다.
예시: 식단 계획
⇢ 막연함: “지중해식 식단 계획을 만들어줘”
⇢ 구체적임: “당뇨병 전단계 관리를 위한 지중해식 식단 계획을 만들어줘. 일일 1,800칼로리, 저혈당 지수 식품 중심으로. 아침, 점심, 저녁, 그리고 간식 하나를 완전한 영양 성분 분석과 함께 나열해줘.”
프롬프트를 충분히 구체적으로 만드는 요소는?
다음을 포함하세요:
- 명확한 제약사항(단어 수, 형식, 일정)
- 관련 컨텍스트(대상 독자는 누구인지, 목표가 무엇인지)
- 원하는 출력 구조(표, 목록, 단락)
- 요구사항이나 제한사항(식이 요구사항, 예산 제한, 기술적 제약)
예시 사용하기
예시가 항상 필요한 것은 아니지만, 개념을 설명하거나 특정 형식을 보여줄 때 빛을 발합니다. 원샷(one-shot) 또는 퓨샷(few-shot) 프롬프팅이라고도 알려진 이 방법은 설명만으로는 표현하기 어려운 미묘한 요구사항을 명확히 하기 위해 말하기보다는 보여줍니다.
최신 모델에 대한 중요 참고사항: Claude 4.x와 유사한 고급 모델은 예시의 세부사항에 매우 주의를 기울입니다. 예시가 권장하고자 하는 동작과 일치하는지 확인하고 피하고 싶은 패턴은 최소화하세요.
예시: 기사 요약
⇢ 예시 없음: “이 기사를 요약해줘”
⇢ 예시 있음:
내가 원하는 요약 스타일의 예시는 다음과 같습니다:
Article: [AI 규제에 관한 기사 링크]
Summary: EU가 고위험 시스템을 대상으로 하는 포괄적인 AI법을 통과시킴. 주요 조항에는 투명성 요구사항과 인간 감독 의무가 포함됨. 2026년 발효.
이제 이 기사를 같은 스타일로 요약해줘: [새 기사 링크]
예시를 사용해야 할 때:
- 원하는 형식이 설명하는 것보다 보여주기가 더 쉬울 때
- 특정한 톤이나 스타일이 필요할 때
- 작업이 미묘한 패턴이나 관례를 포함할 때
- 단순한 지시사항으로는 일관된 결과를 얻지 못할 때
전문가 팁
하나의 예시(원샷)로 시작하세요. 출력이 여전히 요구사항과 일치하지 않을 때만 더 많은 예시(퓨샷)를 추가하세요.
Claude가 불확실성을 표현할 수 있도록 허용하기
AI에게 추측하기보다는 불확실성을 표현할 수 있는 명시적인 권한을 부여하세요. 이는 환각(hallucination)을 줄이고 신뢰성을 높입니다.
예시: “이 재무 데이터를 분석하고 추세를 파악해줘. 데이터가 결론을 도출하기에 불충분하다면 추측하기보다는 그렇다고 말해줘.”
이 간단한 추가는 모델이 한계를 인정할 수 있게 함으로써 응답을 더 신뢰할 수 있게 만듭니다.
고급 프롬프트 엔지니어링 기법
이러한 핵심 습관들은 꽤 효과적이지만, 여전히 더 정교한 접근 방식이 필요한 상황을 만날 수 있습니다. 고급 프롬프트 엔지니어링 기법은 에이전트 솔루션을 구축하거나, 복잡한 데이터 구조를 다루거나, 다단계 문제를 세분화해야 할 때 빛을 발합니다.
AI 응답 미리 채우기(Prefill)
미리 채우기(Prefilling)를 사용하면 AI의 응답을 시작할 수 있어 형식, 톤 또는 구조를 안내할 수 있습니다. 이 기법은 출력 형식을 강제하거나 서론을 건너뛸 때 특히 강력합니다.
미리 채우기를 사용해야 할 때:
- AI가 JSON, XML 또는 기타 구조화된 형식을 출력해야 할 때
- 대화 형식의 서론을 건너뛰고 바로 내용으로 들어가고 싶을 때
- 특정한 목소리나 캐릭터를 유지해야 할 때
- AI가 응답을 시작하는 방식을 제어하고 싶을 때
예시: JSON 출력 강제하기
미리 채우기 없이는 Claude가 이렇게 말할 수 있습니다: “요청하신 JSON은 다음과 같습니다: {…}”
미리 채우기 사용 시(API 사용):
messages=[
{"role": "user", "content": "이 제품 설명에서 이름과 가격을 추출하여 JSON으로 만들어줘."},
{"role": "assistant", "content": "{"}
]AI는 여는 중괄호({)에서 계속하여 유효한 JSON만 출력합니다.
참고
채팅 인터페이스에서는 매우 명시적으로 표현하여 이를 근사할 수 있습니다: “서론 없이 유효한 JSON만 출력해줘. 여는 중괄호로 응답을 시작해줘.”
사고 연쇄(Chain of Thought) 프롬프팅
사고 연쇄(CoT) 프롬프팅은 답변하기 전에 단계별 추론을 요청하는 것을 포함합니다. 이 기법은 구조화된 사고로부터 이익을 얻는 복잡한 분석 작업에 도움이 됩니다.
최신 접근 방식: Claude는 구조화된 추론을 자동화하는 확장 사고(extended thinking) 기능을 제공합니다. 사용 가능한 경우, 확장 사고가 일반적으로 수동 사고 연쇄 프롬프팅보다 선호됩니다. 그러나 확장 사고를 사용할 수 없거나 검토할 수 있는 투명한 추론이 필요한 상황에서는 수동 CoT를 이해하는 것이 여전히 가치 있습니다.
사고 연쇄를 사용해야 할 때:
- 확장 사고를 사용할 수 없을 때(예: 무료 Claude.ai 플랜)
- 검토할 수 있는 투명한 추론이 필요할 때
- 작업이 여러 분석 단계를 필요로 할 때
- AI가 특정 요소를 고려하도록 보장하고 싶을 때
사고 연쇄의 세 가지 일반적인 구현 방법이 있습니다:
기본 사고 연쇄
지시사항에 “단계별로 생각해봐(Think step-by-step)“를 추가하기만 하면 됩니다.
올해 Care for Kids 프로그램에 기부를 요청하는 기부자 맞춤형 이메일 초안을 작성해줘.
프로그램 정보:
<program>
{{PROGRAM_DETAILS}}
</program>
기부자 정보:
<donor>
{{DONOR_DETAILS}}
</donor>
이메일을 작성하기 전에 단계별로 생각해봐.
안내된 사고 연쇄
특정 추론 단계를 제공하도록 프롬프트를 구조화하세요.
이메일을 작성하기 전에 생각해봐. 먼저, 기부자의 기부 이력을 고려하여 어떤 메시지가 이 기부자에게 어필할지 생각해봐. 그 다음, Care for Kids 프로그램의 어떤 측면이 그들에게 공감을 줄지 고려해봐. 마지막으로, 분석을 활용하여 맞춤형 기부자 이메일을 작성해봐.구조화된 사고 연쇄
추론과 최종 답변을 분리하기 위해 태그를 사용하세요.
<thinking> 태그 안에서 이메일을 작성하기 전에 생각해봐. 먼저, 이 기부자에게 어떤 메시지가 어필할지 분석해봐. 그 다음, 관련된 프로그램 측면을 파악해봐. 마지막으로, 분석을 활용하여 <email> 태그 안에 맞춤형 기부자 이메일을 작성해봐.참고: 확장 사고를 사용할 수 있는 경우에도, 명시적인 CoT 프롬프팅은 복잡한 작업에서 여전히 유익할 수 있습니다. 두 접근 방식은 상호 배타적이지 않고 보완적입니다.
출력 형식 제어하기
최신 AI 모델의 경우, 응답 형식을 제어하는 몇 가지 효과적인 방법이 있습니다:
1. 하지 말아야 할 것 대신, 해야 할 것을 AI에게 알려주기
⇢ 이렇게 하지 말고: “응답에 마크다운을 사용하지 마” ⇢ 이렇게 하세요: “응답은 부드럽게 흐르는 산문 단락으로 구성되어야 해”
2. 프롬프트 스타일을 원하는 출력에 맞추기
⇢ 프롬프트에서 사용하는 형식 스타일이 AI의 응답 스타일에 영향을 미칠 수 있습니다. 최소한의 마크다운을 원한다면, 프롬프트에서 마크다운을 줄이세요.
3. 형식 선호도에 대해 명시적으로 표현하기
⇢ 형식에 대한 세부적인 제어를 위해:
보고서나 분석을 작성할 때는 완전한 단락을 사용하여 명확하고 흐름 있는 산문으로 작성해. 구성을 위해 표준 단락 구분을 사용해. 마크다운은 주로 인라인 코드, 코드 블록, 간단한 제목에만 사용해.
정말로 개별 항목을 제시할 때 목록 형식이 최선의 옵션이거나, 사용자가 명시적으로 목록을 요청하지 않는 한 순서 있는 목록이나 순서 없는 목록을 사용하지 마.
글머리 기호로 항목을 나열하는 대신, 문장 안에 자연스럽게 통합해. 목표는 독자를 자연스럽게 아이디어를 통해 안내하는 읽기 쉽고 흐름 있는 텍스트야.
프롬프트 체이닝
이전 기법들과 달리, 프롬프트 체이닝은 단일 프롬프트로 구현할 수 없습니다. 체이닝은 복잡한 작업을 별도의 프롬프트로 구성된 더 작은 순차적 단계로 분해합니다. 각 프롬프트는 한 단계를 처리하고, 출력은 다음 지시사항으로 전달됩니다.
이 접근 방식은 각 개별 작업을 더 쉽게 만들어 지연 시간과 더 높은 정확도를 맞바꿉니다. 일반적으로 이 기법은 워크플로우나 프로그래밍 방식으로 구현되지만, 응답을 받은 후 수동으로 프롬프트를 제공할 수도 있습니다.
예시: 연구 요약
- 첫 번째 프롬프트: “방법론, 발견 사항 및 임상적 함의를 다루는 이 의학 논문을 요약해줘.”
- 두 번째 프롬프트: “위 요약의 정확성, 명확성 및 완전성을 검토해줘. 등급별 피드백을 제공해줘.”
- 세 번째 프롬프트: “이 피드백을 바탕으로 요약을 개선해줘: [2단계의 피드백]”
각 단계는 집중된 지시를 통해 개선을 추가합니다.
프롬프트 체이닝을 사용해야 할 때:
- 단계로 분해해야 하는 복잡한 요청이 있을 때
- 반복적인 개선이 필요할 때
- 다단계 분석을 수행할 때
- 중간 검증이 가치를 더할 때
- 단일 프롬프트가 일관되지 않은 결과를 생성할 때
장단점: 체이닝은 지연 시간을 증가시키지만(여러 API 호출), 복잡한 작업에서 정확도와 신뢰성을 극적으로 향상시킵니다.
들어봤을 법한 기법들
초기 AI 모델에서 인기 있었던 일부 프롬프트 엔지니어링 기법은 Claude와 같은 모델에서는 덜 필요합니다. 그러나 오래된 문서에서 여전히 이를 접할 수 있거나 특정 상황에서 유용하게 사용할 수 있습니다.
구조화를 위한 XML 태그
XML 태그는 한때 프롬프트에 구조와 명확성을 추가하는 권장 방법이었으며, 특히 대량의 데이터를 통합할 때 그러했습니다. 최신 모델은 XML 태그 없이도 구조를 더 잘 이해하지만, 특정 상황에서는 여전히 유용할 수 있습니다.
예시:
<athlete_information>
- Height: 6'2"
- Weight: 180 lbs
- Goal: Build muscle
- Dietary restrictions: Vegetarian
</athlete_information>
위의 운동선수 정보를 바탕으로 식단 계획을 만들어줘.
XML 태그가 여전히 도움이 될 수 있는 경우:
- 여러 유형의 콘텐츠를 혼합하는 매우 복잡한 프롬프트를 다룰 때
- 콘텐츠 경계에 대해 절대적으로 확실해야 할 때
- 이전 모델 버전을 사용할 때
최신 대안: 대부분의 사용 사례에서, 명확한 제목, 공백, 그리고 명시적인 언어(“아래 운동선수 정보를 사용하여…“)가 오버헤드가 적으면서도 동일하게 잘 작동합니다.
역할 프롬프팅
역할 프롬프팅은 쿼리를 표현하는 방식에서 전문가 페르소나와 관점을 정의합니다. 이것이 효과적일 수 있지만, 최신 모델은 충분히 정교하여 과도한 역할 프롬프팅은 종종 불필요합니다.
예시: “당신은 재무 고문입니다. 이 투자 포트폴리오를 분석해주세요…”
중요한 주의사항: 역할을 지나치게 제한하지 마세요. “당신은 도움이 되는 어시스턴트입니다”가 “당신은 기술 전문 용어로만 말하고 절대 실수하지 않는 세계적으로 유명한 전문가입니다”보다 종종 더 낫습니다. 지나치게 구체적인 역할은 AI의 유용성을 제한할 수 있습니다.
역할 프롬프팅이 도움이 될 수 있는 경우:
- 많은 출력물에 걸쳐 일관된 톤이 필요할 때
- 특정 페르소나가 필요한 애플리케이션을 구축할 때
- 복잡한 주제에 대한 도메인 전문성 프레임이 필요할 때
최신 대안: 종종, 원하는 관점에 대해 명시적으로 표현하는 것이 더 효과적입니다: “위험 허용도와 장기 성장 잠재력에 초점을 맞춰 이 투자 포트폴리오를 분석해줘”가 역할을 지정하는 것보다 낫습니다.
모든 것을 종합하기
이제 개별 기법들을 독립적으로 살펴봤지만, 전략적으로 결합할 때 진정한 힘이 나타납니다. 프롬프트 엔지니어링의 예술은 사용 가능한 모든 기법을 사용하는 것이 아니라 특정 필요에 맞는 올바른 조합을 선택하는 것입니다.
여러 기법을 결합한 예시:
이 분기별 보고서에서 주요 재무 지표를 추출하여 JSON 형식으로 제시해줘.
이 데이터는 자동화된 처리를 위해 필요하므로, 응답에 서론이나 설명 없이 유효한 JSON만 포함하는 것이 중요해.
이 구조를 사용해:
{
"revenue": "단위가 포함된 값",
"profit_margin": "백분율",
"growth_rate": "백분율"
}
보고서에 명확하게 기재되지 않은 지표가 있으면 추측하기보다는 null을 사용해줘.
여는 중괄호로 응답을 시작해줘: {
이 프롬프트는 다음을 결합합니다:
- 명시적인 지시사항(정확히 무엇을 추출할지)
- 컨텍스트(형식이 왜 중요한지)
- 예시 구조(형식 보여주기)
- 불확실성을 표현할 수 있는 권한(확실하지 않으면 null 사용)
- 형식 제어(여는 중괄호로 시작)
올바른 기법 선택하기
모든 프롬프트에 모든 기법이 필요한 것은 아닙니다. 다음은 의사결정 프레임워크입니다:
여기서 시작하세요:
- 요청이 명확하고 명시적인가요? 아니라면 먼저 명확성 작업을 하세요
- 작업이 단순한가요? 핵심 기법만 사용하세요(구체적이고, 명확하고, 컨텍스트 제공)
- 작업이 특정 형식을 요구하나요? 예시나 미리 채우기를 사용하세요
- 작업이 복잡한가요? 분해를 고려하세요(체이닝)
- 추론이 필요한가요? 확장 사고(사용 가능한 경우) 또는 사고 연쇄를 사용하세요
기법 선택 가이드:
| 필요한 것이… | 사용할 기법… |
|---|---|
| 특정 출력 형식 | 예시, 미리 채우기, 또는 명시적인 형식 지시사항 |
| 단계별 추론 | 확장 사고(Claude 4.x) 또는 사고 연쇄 |
| 복잡한 다단계 작업 | 프롬프트 체이닝 |
| 투명한 추론 | 구조화된 출력을 가진 사고 연쇄 |
| 환각 방지 | ”모르겠다”고 말할 수 있는 권한 |
일반적인 프롬프트 문제 해결
좋은 의도의 프롬프트라도 예상치 못한 결과를 생성할 수 있습니다. 다음은 일반적인 문제와 해결 방법입니다:
- 문제: 응답이 너무 일반적임 → 해결책: 구체성, 예시, 또는 포괄적인 출력에 대한 명시적 요청을 추가하세요. AI에게 “기본을 넘어서라”고 요청하세요.
- 문제: 응답이 주제에서 벗어나거나 요점을 놓침 → 해결책: 실제 목표에 대해 더 명시적으로 표현하세요. 왜 묻고 있는지에 대한 컨텍스트를 제공하세요.
- 문제: 응답 형식이 일관되지 않음 → 해결책: 예시(퓨샷)를 추가하거나 미리 채우기를 사용하여 응답의 시작을 제어하세요.
- 문제: 작업이 너무 복잡하여 결과가 신뢰할 수 없음 → 해결책: 여러 프롬프트로 분해하세요(체이닝). 각 프롬프트는 한 가지를 잘 수행해야 합니다.
- 문제: AI가 불필요한 서론을 포함함 → 해결책: 미리 채우기를 사용하거나 명시적으로 요청하세요: “서론을 건너뛰고 바로 답변으로 들어가줘.”
- 문제: AI가 정보를 지어냄 → 해결책: 확실하지 않을 때 “모르겠다”고 말할 수 있는 권한을 명시적으로 부여하세요.
- 문제: 구현을 원했는데 AI가 변경 사항을 제안함 → 해결책: 행동에 대해 명시적으로 표현하세요: “변경 사항을 제안할 수 있나요?”보다는 “이 함수를 변경해줘”
전문가 팁
간단하게 시작하고 필요할 때만 복잡성을 추가하세요. 각 추가 사항이 실제로 결과를 개선하는지 테스트하세요.
피해야 할 일반적인 실수
시간을 절약하고 프롬프트를 개선하기 위해 이러한 일반적인 함정에서 배우세요:
- 과도하게 설계하지 마세요: 더 길고 복잡한 프롬프트가 항상 더 나은 것은 아닙니다.
- 기본을 무시하지 마세요: 핵심 프롬프트가 불명확하거나 막연하다면 고급 기법은 도움이 되지 않습니다.
- AI가 마음을 읽는다고 가정하지 마세요: 원하는 것에 대해 구체적으로 표현하세요. 애매하게 남겨두면 AI가 잘못 해석할 여지가 생깁니다.
- 모든 기법을 한 번에 사용하지 마세요: 특정 과제를 해결하는 기법을 선택하세요.
- 반복을 잊지 마세요: 첫 번째 프롬프트가 완벽하게 작동하는 경우는 드뭅니다. 테스트하고 개선하세요.
- 구식 기법에 의존하지 마세요: XML 태그와 과도한 역할 프롬프팅은 최신 모델에서는 덜 필요합니다. 명시적이고 명확한 지시사항으로 시작하세요.
프롬프트 엔지니어링 고려사항
긴 콘텐츠 작업하기
고급 프롬프트 엔지니어링을 구현하는 과제 중 하나는 추가 토큰 사용을 통해 컨텍스트 오버헤드를 추가한다는 것입니다. 예시, 여러 프롬프트, 상세한 지시사항—이 모든 것이 토큰을 소비하며, 컨텍스트 관리는 그 자체로 하나의 기술입니다.
프롬프트 엔지니어링 기법을 사용하는 것이 타당하고 사용을 정당화할 수 있을 때 사용하는 것을 기억하세요. 컨텍스트를 효과적으로 관리하는 포괄적인 가이드는 컨텍스트 엔지니어링에 대한 우리 블로그 게시물을 확인하세요.
컨텍스트 인식 개선: Claude 4.x를 포함한 최신 AI 모델은 모델이 긴 컨텍스트의 모든 부분에 동등하게 주의를 기울이는 데 어려움을 겪었던 역사적인 “중간에서 길을 잃음(lost-in-the-middle)” 문제를 해결하는 데 도움이 되는 컨텍스트 인식 기능이 크게 개선되었습니다.
작업 분할이 여전히 도움이 되는 이유: 이러한 개선에도 불구하고, 큰 작업을 더 작고 개별적인 청크로 분해하는 것은 여전히 가치 있는 기법입니다—컨텍스트 제한 때문이 아니라, 매우 구체적인 요구사항과 범위 내에서 최선의 작업을 수행하는 데 집중하도록 모델을 돕기 때문입니다. 명확한 경계를 가진 집중된 작업은 단일 프롬프트에서 여러 목표를 달성하려고 시도하는 것보다 일관되게 더 높은 품질의 결과를 생성합니다.
전략: 긴 컨텍스트로 작업할 때는 가장 중요한 세부 사항을 처음이나 끝에 배치하여 정보를 명확하게 구조화하세요. 복잡한 작업을 할 때는 집중된 하위 작업으로 분해하는 것이 각 구성 요소의 품질과 신뢰성을 향상시킬지 고려하세요.
좋은 프롬프트는 어떻게 생겼나요?
프롬프트 엔지니어링은 기술이며, 숙달하기 전에 몇 번의 시도가 필요할 것입니다. 올바르게 하고 있는지 알 수 있는 유일한 방법은 테스트해보고 확인하는 것입니다. 첫 번째 단계는 직접 시도해보는 것입니다. 여기서 다룬 프롬프팅 기법을 사용한 쿼리와 사용하지 않은 쿼리 사이의 차이를 바로 볼 수 있을 것입니다.
프롬프트 엔지니어링 기술을 정말로 연마하려면 프롬프트의 효과를 객관적으로 측정해야 합니다. 좋은 소식은 이것이 anthropic.skilljar.com의 프롬프트 엔지니어링 과정에서 다루는 내용이라는 것입니다.
빠른 평가 팁:
- 출력이 구체적인 요구사항과 일치하나요?
- 한 번의 시도로 결과를 얻었나요, 아니면 여러 번의 반복이 필요했나요?
- 여러 시도에 걸쳐 형식이 일관적인가요?
- 위에 나열된 일반적인 실수를 피하고 있나요?
마지막 조언
프롬프트 엔지니어링은 궁극적으로 소통에 관한 것입니다: AI가 의도를 가장 명확하게 이해하도록 돕는 언어로 말하는 것입니다. 이 가이드 초반에 다룬 핵심 기법으로 시작하세요. 자연스럽게 될 때까지 일관되게 사용하세요. 특정 문제를 해결할 때만 고급 기법을 추가하세요.
기억하세요: 최고의 프롬프트는 가장 길거나 복잡한 것이 아닙니다. 필요한 최소한의 구조로 목표를 안정적으로 달성하는 것입니다. 연습하면서 어떤 기법이 어떤 상황에 적합한지에 대한 직관을 개발하게 될 것입니다.
컨텍스트 엔지니어링으로의 전환이 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 감소시키지는 않습니다. 사실, 프롬프트 엔지니어링은 컨텍스트 엔지니어링 내에서 기본적인 구성 요소입니다. 잘 만들어진 모든 프롬프트는 AI 동작을 형성하는 더 큰 컨텍스트의 일부가 되어, 대화 기록, 첨부된 파일, 시스템 지시사항과 함께 작동하여 더 나은 결과를 만듭니다.
추가 리소스
제품 업데이트, 사용 방법, 커뮤니티 스포트라이트 등을 매달 받아보세요.