프롬프트(Prompt)는 무엇일까?
프롬프트(Prompt)
는 생성형 AI에게 특정한 작업을 수행하도록 요청하는 질문 및 명령어를 뜻합니다.
예를 들어 뉴스 기사를 요약하기 위해 AI에게
다음 뉴스 기사를 읽고, 주요 포인트를 요약해주세요
와 같은 프롬프트를 전달할 수 있습니다.
프롬프트는 크게 지시문(Instruction)
, 맥락(Context)
, 입력 데이터(Input Data)
, 출력 지시자(Output Directives)
4가지 주요 구성 요소로 나뉩니다.
지시문 (Instruction)
지시문은 AI가 수행하길 원하는 작업을 명시
하는 부분입니다.
사람과 마찬가지로 AI에게 확실한 결과를 얻으려면 두루뭉실한 지시가 아닌, 확실한 지시를 내려야 합니다.
아래는 이미지 생성 AI를 활용한 좋은 프롬프트 및 나쁜 프롬프트 예시입니다.
오두막집을 그려주세요.
위 지시문은 너무 모호하고 구체적인 정보가 부족합니다.
생성될 이미지의 스타일, 요소, 색상 등에 대한 지침이 전혀 없어 생성된 이미지 결과물을 전혀 예측할 수 없습니다.
한적한 산속의 작은 오두막집을 그려주세요. 오두막은 나무로 되어 있으며 주변에는 녹색 나무들이 울창하게 자라고 있습니다. 배경에는 해가 지고 있는 하늘을 보여주세요. 하늘은 주황색과 분홍색으로 물들어 있어야 합니다.
위와 같이 구체적이고 시각화된 지시문을 제공하면 AI는 사용자의 의도에 적합한 이미지 결과물을 생성할 수 있습니다.
맥락 (Context)
맥락은 AI가 지시문을 바탕으로 작업을 수행할 때 참고할 배경 정보
와 상황
을 제공합니다.
# 지시문 아래 제품별 판매량 데이터를 바탕으로, 지난 5년간 각 제품 카테고리별 판매 추이를 분석해 주세요. # 맥락 최근 시장 경쟁이 치열해지면서 회사의 제품 라인에 대한 심층적인 판매 분석이 필요해졌습니다. 특히, 각 제품 카테고리별로 계절에 따라 판매량이 어떻게 변화하는지, 어떤 제품이 가장 인기 있었는지를 파악하고자 합니다.
위와 같이 계절에 따른 판매량과 가장 인기 있는 제품을 파악해야 한다는 맥락을 통해 AI는 요구사항을 더 확실하게 이해하고, 사용자가 요청한 작업을 더 정확하게 수행할 수 있습니다.
입력 데이터 (Input Data)
입력 데이터는 AI가 작업을 수행하며 분석하거나 참조할 데이터
를 뜻합니다.
위 판매량 데이터 분석 예시에서는 아래와 같은 판매량 데이터가 입력 데이터가 됩니다.
연도 | 월 | 제품 카테고리 | 판매량 |
---|---|---|---|
2019 | 1 | 가전제품 | 150 |
2019 | 1 | 가구 | 75 |
2019 | 1 | 전자기기 | 200 |
2019 | 2 | 가전제품 | 165 |
... | ... | ... | ... |
2023 | 12 | 가전제품 | 190 |
2023 | 12 | 가구 | 90 |
2023 | 12 | 전자기기 | 230 |
출력 지시자 (Output Directives)
프롬프트에서 요구하는 결과물의 형태
(Format)을 지정합니다.
예를 들어 데이터 분석을 요청 할 때, 결과를 표, 그래프, 텍스트 요약 등 특정 형식으로 제시하라는 출력 지시를 포함할 수 있습니다.
아래는 위 판매량 데이터 분석 예시에서 입력 데이터를 토대로 선 그래프와 보고서를 산출하는 출력 지시자 예시입니다.
각 제품 카테고리별로 월별 판매량을 선 그래프로 시각화 하세요. 그래프는 '월'을 x축으로, '판매량'을 y축으로 사용해야 하며, 각 카테고리를 다른 색상으로 표시해야 합니다. 이후 계절에 따라 판매량이 어떻게 변화하는지, 어떤 제품이 가장 인기 있는지를 분석하는 보고서를 작성해 주세요.
Check out the AI's response.
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