기준에 따라 데이터 분류하기

정확한 데이터 분류는 성과 분석과 비즈니스 성공에 필수적입니다. 예를 들어 소셜 SNS 댓글을 바탕으로 콘텐츠에 대한 여론을 파악하거나, 운영하는 쇼핑몰의 리뷰 데이터를 분석해 고객 만족도가 높은 제품을 선별할 수 있습니다.

데이터를 분류할 때는 별도의 예시 없이 바로 분류를 의뢰하는 제로샷 프롬프팅을 사용할 수 있지만, 주관적인 판단이 필요한 감정 등을 분류할 때는 몇 가지 예시를 함께 전달하는 것이 좋습니다.

이렇게 2-5가지 소량의 예시만으로 AI에게 판단의 기준점을 제공하는 퓨샷 프롬프팅은 데이터 분류 작업을 최적화할 때 매우 유용합니다.

여러 상품 중 가장 고객 만족도가 높은 상품을 선별해야 하는 상황을 가정해 보겠습니다. 많이 판매되고 있는 상품 중 하나인 오렌지 상품의 리뷰를 긍정/부정으로 분류해야 할 경우, 다음과 같은 퓨샷 프롬프팅을 사용할 수 있습니다.

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### 지시문: 아래 오렌지 상품 리뷰를 참고해, 각 리뷰가 긍정적인지 부정적인지 판단해 주세요.

### 오렌지 상품 리뷰
리뷰: "이 오렌지는 정말 신선하고 달콤해요. 아이들도 아주 좋아했어요!"
결과: 긍정적

리뷰: "오렌지가 너무 신 맛이 강해서 먹기 힘들었어요. 다시 사지 않을 것 같아요."
결과: 부정적

리뷰: "배송이 빨랐고, 오렌지가 싱싱했어요. 만족스러운 구매였습니다."
결과: 긍정적

리뷰: "오렌지가 좀 말라있었어요. 기대한 것만큼 좋지 않았습니다."
결과: 부정적

### 긍정/부정을 판단할 리뷰

리뷰1: "상한 오렌지가 몇개 있었다. 다시는 안 사먹을 것 같다."
결과: [여기에 답변 작성]

리뷰2: "마트에서 산 오렌지보다 훨씬 맛있어요."
결과: [여기에 답변 작성]

리뷰3: "그냥 그랬어요. 다음에는 다른 과일을 사먹을 것 같아요."
결과: [여기에 답변 작성]

위 프롬프트는 ### 구분자를 활용해 프롬프트를 구조화했고, 퓨샷 프롬프팅을 위해 4가지 예시를 제공했습니다. 또한 [여기에 답변 작성] 부분에 AI가 판단한 결과를 작성하도록 요청했습니다.

분류해야 할 리뷰가 너무 많은 경우, 분류할 리뷰를 구글 시트에 정리하여 GPT for Sheets™ and Docs™ 확장 프로그램을 활용해 AI에게 한 번에 여러 리뷰를 분류하도록 요청할 수 있습니다.

또는 Open AI Chat Completion API를 활용해 프로그램으로 리뷰 분석을 자동화할 수 있습니다.

프롬프트 예제를 보내고 AI의 답변을 비교해 보세요.