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챗GPT, DALL-E 등 생성형 AI를 업무에 활용 중인가요? 생성형 AI에게서 원하는 결과값을 제대로 얻기 위해서는 사용자의 질문, 즉 입력(prompt) 문장이 유려하고 명확해야 합니다. 이를 ‘프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)’이라고 하는데요. 프롬프트 엔지니어링이란 AI 모델과 상호작용할 때, 원하는 결과를 얻기 위해 적절한 프롬프트를 설계하는 기법을 말합니다. 같은 내용으로 최상의 결과를 끌어내는 법! 생성형 AI를 더 똑똑하게 활용하는 노하우를 지금 알려드릴게요.
알고 나면 쉬운, 프롬프트 엔지니어링 7가지 방법
프롬프트 엔지니어링은 LLM(대규모 언어 모델, Large Language Model)과 sLLM(특화된 언어 모델, Specialized Large Language Model) 모두에 유용하지만 특히 LLM에서는 특히 중요합니다. 챗GPT와 같은 LLM은 광범위한 주제에 답하도록 설계된 모델이기에 사용자가 원하는 정확한 결과를 위해 좀 더 정교한 프롬프트가 입력되어야 하기 때문이에요. IBM 왓슨 연구소 출신의 대한민국 1세대 AI 전문가인 이호수 경영학자는 자신의 책 ‘생성형 AI 산업별 활용 트렌드’에서 현업에 적용하기 좋은 프롬프트 엔지니어링 방법들을 소개했는데요. 적용해 보면 좋을 7가지 방법을 정리해 보았습니다.
1) 화자와 청자의 역할을 부여하세요!
AI를 어떤 이슈나 문제의 해결사로 상정하고, 사용자인 나의 신원 또는 대상자를 정확히 밝히면 더 나은 결과값을 얻을 수 있습니다. 예를 들어 “노로바이러스 감염 원인과 예방법”이라고 질문하는 것보다 “당신은 가정의학과·소아과 전문의다. 어린 자녀를 둔 학부모를 대상으로 일상 생활에서 대처할 수 있는 노로바이러스 감염 원인과 예방법에 대해 쉽게 설명해 줘.”라고 질문할 때 더욱 알맞은 답변을 볼 수 있는 것이죠!
2) 상황과 맥락을 더욱 구체적으로 설명하세요!
AI가 나의 요청을 제대로 이해할 수 있도록 배경정보를 충분히 제공해야 합니다. ‘중학생이 이해할 수 있을 정도로 쉽게’ 라거나 ‘3가지 핵심 키워드를 중심으로 분석해 줘’ 등 대상과 난이도, 조건 등을 설정하는 것인데요. 연령대를 특정해 그에 맞는 언어나 소통 수준을 고려할 수도 있답니다. 이렇게 하면 훨씬 정확한 응답을 도출할 수 있습니다.
3) 복잡한 요청은 단계별로 나눠보세요!
너무 복잡한 문제라면 AI가 혼란 없이 답할 수 있도록, 단계적으로 쪼개서 질문한 후 최종 결과를 도출하게 할 수도 있습니다. 질문을 하나씩 던지지 않더라도 “이 문제의 원인을 분석하고, 결과를 확인한 후, 해결책을 설명해 줘.”라고 요청하면 AI는 각 단계에 알맞은 답변을 보여줄 거예요.
4) 사전 정보를 제공해 보세요!
특정 분야에 대한 깊이 있는 인사이트를 도출하려면 AI에게 특정 정보를 먼저 제시하는 것도 좋습니다. 다른 곳에서 학습하거나 검색할 수 없는 사전 정보를 입력한 후, 관련하여 질문하는 방식인데요. 사전 정보를 바탕으로 더 심도 있는 답변을 얻을 수 있습니다.
5) 예시를 제공해 보세요!
원하는 결과값의 포맷이 분명할 경우, 샘플을 제공하는 것도 좋습니다. “아래 예시와 유사한 패턴으로 답변해 줘.”와 같이 원하는 출력 스타일을 미리 지정할 수 있는 것이죠. 답변의 형식을 명확히 알려주면 결과의 품질이 더욱 올라갈 수 있습니다.
6) 새로운 앵글을 수집하세요!
같은 내용의 질문이라도 어떤 사람이, 어떤 입장에서 바라보느냐에 따라 답이 달라질 수 있는데요. 처음 AI에게 부여한 역할을 바꾸어 전혀 다른 시각의 의견을 수집할 수 있습니다. 예를 들어, 지구온난화 관련 기업의 관점과 정부의 관점을 각각 질문한다면 서로 다른 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다.
7) 실험하고 반복해보세요!
같은 내용의 질문이라도 다양한 프롬프트를 시도하며 어떤 방식이 가장 효과적인지 테스트해보세요. 다양한 표현으로 요청해 결과를 비교하거나, 초기 답변을 바탕으로 추가 개선을 요청하는 방법인데요. 이렇게 하면, AI는 사용자의 의도를 더 정확히 파악할 수 있어 더 구체적인 답변을 내놓을 수 있습니다. 예를 들어 “구체적으로 설명해 줘.”라고 입력했는데 불충분하다고 여긴다면 “좀 더 구체적인 사례로 설명해 줘.”라고 끈질기게 요청해 완성도 높은 결과를 얻을 수 있는 것이죠.
텍스트 VS 이미지, 더 나은 결과를 위한 꿀팁들
생성형 AI에게 받을 결과값의 형식에 따라 좀 더 도움이 될 만한 작은 팁들을 모았습니다.
[텍스트 도출 시]
| 상황 |
TIP |
| ✅ 근거 자료가 필요할 때 |
➡️ “데이터 출처를 포함해줘.” 요청하기
챗GPT 등 생성형 AI 도구는 특정 정보를 제공할 수 있지만 때때로 허구의 정보를 제시할 수 있습니다. 따라서 출처를 요청한 후, 다른 사이트나 보고서에서 교차 검증하는 습관이 필요합니다.
|
| ✅ 카피라이팅할 때 |
➡️ USP* 강조하기
우리 제품(또는 서비스)의 가장 중요한 강점을 명확히 알려준 후, 해당 내용을 중심으로 카피를 제안할 수 있도록 해보세요. 도출된 결과 중 마음에 드는 문구를 골라 반복된 요청으로 문장을 다듬을 수 있습니다.
➡️ SEO 최적화 고려하기
콘텐츠 제목 등 카피 문구를 도출한 후 챗GPT에게 SEO 최적화에 알맞게 개선해 달라고 요청하면 검색 친화적 카피로 수정해 줍니다. 본 콘텐츠의 제목도 SEO 최적화 조언에 따라 수정된 제목이랍니다!
➡️ 특정 감정을 콕 집어 요청하기
고객으로 하여금 특정 감정을 불러일으키는 카피를 작성해 달라고 요청하면 효과적인 카피라이팅 결과물을 얻을 수 있습니다. “부모의 사랑이 느껴지는 따뜻한 톤”, “어린 아이의 해맑음이 느껴지는 표현” 등으로 콕 집어 요청해 보세요.
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| ✅ 아이디어가 필요할 때 |
➡️ 초안 작성을 요청하기
백지 상태에서 몇 가지 핵심 단서만 제공하여 AI가 초안을 작성하도록 만든다면 생각하지 못했던 아이디어를 얻을 수도 있어요! AI가 작성한 초안을 바탕으로 디벨롭해 보는 방법을 추천드려요.
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* USP : Unique Selling Propositoin
[이미지 도출 시]
| 상황 |
TIP |
| ✅ 원하는 비주얼이 있을 때 |
➡️ 최대한 구체적인 지시를 많이 말하기
머릿속에 이미 구상한 비주얼이 있거나 목표가 뚜렷한 경우, 더욱 구체적인 지시로 의도에 부합하는 이미지를 생성해야 합니다. 색감, 구도, 스타일, 질감, 분위기 등 명령할 수 있는 모든 세부 사항을 프롬프트로 작성하세요.
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| ✅ 좋은 레퍼런스가 있을 때 |
➡️ 참고 이미지를 지정하기
유사한 스타일로 모방 작업할 수 있도록 참고할 예시를 입력하세요. 이후 세부 조정을 통해 생성된 이미지를 개선해 나갈 수 있습니다.
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| ✅ 기술적 요청도 가능! |
➡️ 프롬프트로 기술적 요청하기
"인쇄가 가능하도록 해상도로 높여줘."
"인스타그램 피드로 쓸 수 있게 1:1 정방형으로 만들어줘."
해상도를 높이고 낮추는 작업은 물론, 채널별 지면에 따라 사이즈 베리에이션을 요청하는 작업도 프롬프트 입력으로 가능합니다.
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