AI 언어모델 발전과 프롬프트 엔지니어링의 변화

 

AI 언어모델 발전과 프롬프트 엔지니어링의 변화

 

최근 AI 언어모델의 기능이 크게 발전하고 추론의 정밀도가 높아진 모델도 등장하고 있다는 점을 고려한다면, 기존에 중요시 되어온 프롬프트 엔지니어링의 중요성에 어떤 영향을 미칠 것인가? 프롬프트 엔지니어링은 어떻게 변화해야 하는가?

 

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최근 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 성능이 큰 폭으로 향상됨에 따라, ‘프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)’의 중요도가 예전과 달라질 것이라는 논의가 활발하게 이루어지고 있습니다. 특히 추론 능력과 문맥 이해도가 크게 발전한 최신 LLM은 과거보다 훨씬 안정적이고 유연하게 질문을 이해하여 답변을 생성할 수 있게 되었습니다. 이에 따라 “이제는 프롬프트를 꼼꼼히 설계하지 않아도 어느 정도 괜찮은 답변이 가능하지 않겠느냐”는 의문이 제기되기도 합니다. 하지만 동시에, 모델이 강화된 능력을 최대치로 활용하기 위해서는 프롬프트 엔지니어링이 기존의 ‘트릭(trick) 위주 설계’에서 벗어나, 보다 전략적이고 체계적인 방향으로 재편되어야 한다는 의견 또한 존재합니다.

아래에서는 최신 LLM의 발전이 프롬프트 엔지니어링의 중요도와 역할에 어떤 영향을 끼치는지, 그리고 이를 기반으로 프롬프트 엔지니어링이 어떻게 변화해야 하는지 심층적으로 검토해보겠습니다.

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1. 기존 프롬프트 엔지니어링과 한계점

1. 명령어 위주의 접근
   과거 모델들은 문맥 이해와 일관성이 부족했기 때문에, “~하라”, “자세히 설명하라”, “예시를 들어라” 등의 직관적인 명령어 형태를 반복해서 배치하거나 특정 표현(“Step-by-step reasoning” 등)을 강제로 삽입하는 식으로 모델을 ‘유도’하는 경우가 많았습니다. 이를 통해 모델이 사고 과정을 최대한 드러내도록 유도하거나, 불필요한 논리적 비약을 줄이는 ‘트릭’이 중요한 전략이었습니다.
2. 제약 사항의 충분치 않은 표현
   모델이 잘못된 정보를 생성하거나(할루시네이션), 정책에 어긋나는 답변(유해 콘텐츠 등)을 생성하지 않도록 세밀한 지시사항을 주는 것도 어려웠습니다. 사용자는 모델의 한계를 우회하거나 특정 요령을 통해 원하는 답변을 얻고자 했고, 모델 개발사 입장에서도 ‘시스템 프롬프트’나 ‘지침(prompt guidelines)’ 등을 업데이트해 가며 계속 보완해야 했습니다.
3. 모델 기능의 제약
   모델의 능력이 제한적이던 시절에는, 프롬프트를 통해 모델의 부족한 추론 능력을 조금이라도 끌어올리거나, 단계적으로 문제를 해결하도록 조정하는 ‘체인 오브 소트(Chain-of-thought)’, ‘Few-shot 학습 예시 제공’ 등이 매우 효과적이었습니다. 그러나 모델 성능이 올라감에 따라, 이러한 기법을 사용하지 않아도 모델 스스로 비교적 깊이 있는 추론을 전개할 수 있게 되었습니다.

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2. 최신 LLM의 발전에 따른 프롬프트 엔지니어링의 변화

1. 문맥 이해 능력 강화
   최신 모델들은 사용자 프롬프트의 의도를 파악하는 능력이 상당히 향상되었습니다. 예전에는 작은 오류나 모호한 표현만 들어가도 모델이 오해하거나 답변 품질이 크게 떨어지는 경우가 빈번했는데, 이제는 비교적 단순한 문장만으로도 의도를 파악해 나름 합리적인 답변을 생성합니다.
   • 변화: “트릭성 표현” 없이도 모델이 스스로 문맥을 해석하고 논리를 전개할 수 있음.
   • 의의: 프롬프트 엔지니어가 사소한 언어적 요령보다는, 더욱 구조화된 정보(예: 컨텍스트, 목적, 세부 요구 사항)를 제시하는 데 집중할 수 있게 됨.
2. 추론 능력 고도화
   몇몇 최신 언어모델은 단순한 질의응답을 넘어, 사용자의 질문 의도를 재구성하고, 추가 정보를 요청하거나, 복합적인 상황을 가정하여 답변을 생성합니다.
   • 변화: “Step by step으로 생각해보라”는 식의 구체적 지시가 없이도, 모델이 스스로 합리적 단계를 거쳐 결론을 도출할 가능성이 높아짐.
   • 의의: 프롬프트 엔지니어는 모델이 다룰 문제의 범위와 제약 사항, 정확도 요건 등에 초점을 맞춘 ‘맥락 제공’ 전략을 활용하게 됨.
3. 컨텍스트 창(Context Window) 및 멀티모달 처리의 확장
   모델이 처리할 수 있는 입력 토큰 수가 늘어나면서, 긴 분량의 텍스트나 여러 문서를 한꺼번에 제공해도 이를 종합하여 일관성 있는 답변을 생성할 수 있게 되었습니다. 또한 멀티모달(이미지, 음성 등)을 함께 처리할 수 있는 모델들도 점차 늘어나고 있습니다.
   • 변화: 단순히 질문 하나에 집중하기보다는, 질문과 함께 방대한 배경지식(예: 복수의 문서, 이미지, 표 등)을 한 번에 넘겨주며 작업 지시를 내리는 방식이 유용해짐.
   • 의의: 프롬프트 엔지니어링은 ‘다층적 콘텍스트 설계’와 ‘포맷팅(문서 구조화)’, ‘리소스 연동’ 등을 어떻게 조직적으로 처리하느냐가 더 중요해짐.

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3. 여전히 중요해지는 프롬프트 엔지니어링의 역할

최신 LLM이 스스로 다양한 추론 과정을 거칠 수 있게 되었음에도, “원하는 결과를 정확하고 안정적으로 얻어내기 위해서는 어떤 식으로 프롬프트를 구성해야 하는가?”에 대한 고민은 오히려 더 복잡해졌다고 볼 수 있습니다.

1. 정확도 확보와 할루시네이션 방지
   모델이 너무 자유롭게 추론하다 보면, 자신감을 갖고 사실이 아닌 내용을 만들어 내는 ‘할루시네이션’이 여전히 발생할 수 있습니다. 특히 특정 분야(예: 의학, 법률, 과학 등)에 대한 정확도가 중요한 경우, 프롬프트에 명확한 근거 자료와 출처를 제시하거나, “출처가 없으면 추정하지 말고 ‘출처 필요’라고 답하라” 등의 가이드라인을 포함하는 식으로 모델을 안내해야 합니다.
2. 윤리·정책적 고려
   모델 규모가 커질수록, 생성되는 텍스트의 파급력도 커집니다. 개인정보 보호, 차별적인 표현 방지, 안전한 출력 가이드라인 등은 여전히 프롬프트 단계에서 강조되어야 합니다.
   • 예) “민감한 개인 정보는 마스킹하여 출력하라.”, “특정 집단을 차별할 가능성이 있는 표현은 삼가라.” 등
3. 컨텍스트 기반 업무 자동화
   단순히 한 번의 질문-답변이 아니라, 복잡한 업무 흐름(워크플로우)을 자동화하기 위해 여러 단계로 된 대화 시나리오를 설계할 때, 각 단계별로 모델에게 정확히 어떤 역할과 입력을 줄 것인지를 프롬프트 엔지니어가 설계해야 합니다.
   • 예) RPA(Robotic Process Automation)나 비즈니스 프로세스 자동화를 위해, 여러 문서를 순차적으로 분석하고 결과를 요약, 비교, 최종 결론을 도출하는 스크립트 작성 시, 각각의 단계에서 모델이 어떤 작업을 수행할지 명확히 정의하는 ‘프롬프트 설계’가 필수.
4. 멀티모달·플러그인 연동 시나리오
   텍스트 이외의 데이터를 처리하거나 외부 API(플러그인)와 연동해 복합적인 결과를 생성해야 할 때, 모델 내부의 ‘추론 과정’만으로는 해결이 어려울 수 있습니다.
   • 예) 이미지를 분석해 텍스트로 변환한 뒤, 이를 다시 모델에게 전달하여 요약을 생성하는 복잡한 파이프라인 설계
   • 이때, 어떤 순서로 어떤 형식의 정보를 넘길지, 모델이 무엇을 우선순위로 고려해야 하는지 명확히 지시하는 프롬프트 작성이 매우 중요합니다.

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4. 미래 지향적 프롬프트 엔지니어링 방향

1. 시스템 레벨의 지침(System Prompt) 설계 강화
   모델과 사용자가 직접 주고받는 질문-답변 전에, 개발사나 기업에서 ‘시스템 프롬프트’를 통해 전반적인 정책과 역할, 금지 사항 등을 정의하는 경우가 늘어날 것입니다. 고도화된 모델일수록, 이 시스템 지침이 모델의 전반적인 행동 방식을 일관되게 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.
2. ‘오케스트레이션(Orchestration)’ 개념의 도입
   한 번의 프롬프트로 마무리되는 것이 아니라, 여러 차례의 대화(턴)를 통해 복합적인 문제를 해결해야 할 때, 이를 체계적으로 설계하고 관리하는 ‘대화 흐름 제어(orchestration)’가 핵심이 됩니다.
   • 프롬프트 엔지니어는 각 단계에서 모델이 수행해야 할 역할, 입력·출력 형식, 검증 루틴 등을 설계하여, 원하는 결과를 얻을 수 있도록 대화 흐름을 오케스트레이션해야 합니다.
3. 지식 기반(Knowledge Base) 연동 및 증거 기반 추론
   최신 모델들이 아무리 강력해져도, 특수 분야나 심층 지식이 필요한 영역에서는 잘못된 사실을 말할 수 있습니다.
   • 이를 방지하기 위해 외부 KB(지식 베이스), 문서, 데이터베이스와 연동하여 ‘검색→추론→생성’ 파이프라인을 구성하고, 중간 결과(증거 자료)를 확인시키는 방식을 적용하는 사례가 증가하고 있습니다.
   • 프롬프트 엔지니어는 “검색 결과를 우선 참고하고, 문서에서 특정 정보를 발췌하며, 모호하면 재질문하라” 등 세밀한 지침을 모델에게 제공해, 답변의 정확도와 신뢰성을 높일 수 있습니다.
4. 자동 프롬프트 생성(Auto-prompting) 기술 부상
   모델을 이용해 스스로 프롬프트를 최적화하거나, 사용자 요구사항에 맞춰 ‘최적의’ 프롬프트를 자동으로 생성해주는 기술이 점차 연구되고 있습니다.
   • 미래에는 사용자가 자연어로 요구 사항을 말하면, 시스템이 적절한 세부 프롬프트를 구성해 모델에 전달하고, 결과를 다시 사용자 친화적으로 가공하는 흐름이 일반화될 수 있습니다.
   • 이 경우에도, 프롬프트 엔지니어의 역할은 “자동 생성을 어떻게 제어하고 점검하며, 정책과 요구사항을 반영하도록 만들 것인가?”라는 상위 설계 차원에서 여전히 필수적입니다.

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5. 결론: 프롬프트 엔지니어링의 “중요성”은 달라져도 “필요성”은 지속

• 최신 LLM들은 뛰어난 추론 및 문맥 이해 능력을 갖추면서, 과거보다 덜 복잡한 명령어로도 안정적인 결과를 도출할 수 있게 되었습니다.
• 그러나 모델이 강력해진 만큼, 다양한 상황(도메인별 전문 지식 요구, 윤리·안전 가이드 준수, 여러 시스템과 연동, 사용자별 맞춤화 등)을 종합적으로 고려한 전략적 프롬프트 설계가 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다.
• 즉, 프롬프트 엔지니어링이 단순히 ‘질문 문장을 어떻게 꾸밀 것인가?’에서, ‘모델을 여러 단계와 여러 시스템 속에서 어떻게 orchestrate할 것인가?’라는 더 넓은 범위로 확장되고 있다고 볼 수 있습니다.

결과적으로 최신 LLM의 발전으로 인해 프롬프트 엔지니어링은 과거와 다른 양상으로 변화하며, ‘엔지니어링’의 의미가 더욱 심화되고 복잡해졌습니다. 앞으로는 모델의 강력한 능력을 최대한 안전하고 효율적으로 활용하기 위해, 기술적·윤리적·업무 흐름적 측면을 종합적으로 고려한 프롬프트 설계 및 관리 역량이 필수적으로 요구될 것입니다.

 

 

 

 

시스템 개발 측면이 아닌 (비즈니스 사용자등) 최종사용자 관점에서의 프롬프트 엔지니어링의 중요성에 어떤 영향을 미칠 것인가? 최종사용자 관점에서의 프롬프트 엔지니어링은 어떻게 변화해야 하는가?

 

 

최근 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 인해, 과거와 달리 비(非)기술적 사용자, 즉 비즈니스 사용자나 일반 최종사용자에게도 AI 기반 텍스트 생성·분석 도구가 본격적으로 확산되고 있습니다. 이에 따라 ‘프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)’이 개발자나 시스템 설계자만의 영역이 아니라, 기업의 현업 담당자나 개인 사용자의 주요 역량으로 부각되고 있습니다. 그러나 한편으로는 모델의 추론 능력이 워낙 좋아져, 과거처럼 구체적인 “기술적 트릭”을 일일이 고민해야 하는 부담이 줄어든 것도 사실입니다.

이 글에서는 이러한 최종사용자(비즈니스 사용자 등) 관점에서 프롬프트 엔지니어링의 중요성이 어떻게 변화하고 있는지, 그리고 그들이 어떤 식으로 프롬프트를 작성하고 활용해야 하는지를 심층적으로 검토해보겠습니다.

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1. 비즈니스 사용자 관점에서의 새로운 니즈와 기회

1. 다양한 업종·직무로의 확산
   • 기존에는 AI 모델 사용이 IT 부서나 데이터 사이언티스트 등 일부 전문가 그룹에 국한되는 경우가 많았으나, 이제는 마케팅, 세일즈, 인사(HR), 재무, 법무 등 다양한 부서에서 LLM을 활용하고 있습니다.
   • 따라서 각 부서별 업무 맥락에 맞춰 모델이 원하는 대답을 내도록 유도하는 **‘맞춤형 프롬프트 작성 기술’**이 필요해졌습니다.
2. 복잡한 사용 시나리오의 등장
   • 단순 질의응답을 넘어, 문서 요약, 보고서 초안 작성, 이메일 커뮤니케이션, 법률 검토 초안, 재무 분석 등 복합적 작업이 늘어나고 있습니다.
   • 이때 모델이 제대로 된 결과를 주도록 하려면, 비즈니스 규칙, 문서 형식, 민감 정보 취급 방식 등의 세부 요구사항을 프롬프트로 명확히 전달해야 합니다.
3. 신뢰성과 책임(Responsibility)
   • 비즈니스 현장에서 모델 답변이 잘못되면, 기업의 평판 손상·법적 문제·재무적 손실 등으로 이어질 수 있습니다.
   • 최종사용자는 ‘어떻게 하면 모델이 근거 없는 추론(할루시네이션)을 최소화하고, 정확한 정보를 제공하게끔 할 수 있을까?’를 프롬프트 설계 과정에서 고민해야 합니다.

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2. 최종사용자 관점에서의 프롬프트 엔지니어링 중요성 변화

1. ‘트릭’보다 ‘맥락’이 중요해짐
   • 과거에는 “Step by step으로 생각해라”처럼 모델의 한계를 보완하는 기교가 많았으나, 최신 LLM은 자체적인 추론 능력이 향상되어 이런 기교가 반드시 필요하지 않을 수 있습니다.
   • 그 대신, 문제의 맥락(Context)과 목표를 잘 표현해주지 않으면 여전히 답변이 부정확해질 수 있으므로, 사용자가 업무 상황을 충분히 설명하는 것이 더욱 중요해졌습니다.
   • 예) “이번 프로젝트의 목적은 3분기 마케팅 전략을 수립하는 것이며, 주어진 시장 조사 자료를 참고해 3가지 대안을 제시해 달라.”
2. 프롬프트 설계의 ‘난이도’가 달라짐
   • 모델이 똑똑해진 덕분에, 짧은 프롬프트로도 꽤 괜찮은 답변을 얻을 수 있습니다.
   • 다만 실제 비즈니스에서 ‘80점짜리’ 답변이 아닌 ‘90점~100점’짜리 결과를 얻으려면, 구체적인 조건·포맷·검증 기준 등을 정교하게 지시해야 합니다.
   • 즉, ‘문장을 어색하게 써도 되나요?’ 식의 작은 부분보다, 업무 요구사항을 일관성 있게 풀어낼 수 있는지가 핵심 과제가 됩니다.
3. 사용 편의성과 UI/UX 발전
   • 비즈니스 사용자를 위해, 별도의 ‘프롬프트 템플릿’을 제공하거나, 체크박스/드롭다운 형식으로 프롬프트 요소를 구성하게 해주는 도구들이 늘어나고 있습니다(예: “보고서 요약 템플릿”, “SNS 광고문구 생성 템플릿” 등).
   • 이로 인해 최종사용자는 ‘직접 프롬프트를 작성한다’기보다는 **‘필요 요소를 입력’**하고 **‘결과물을 검수·수정’**하는 역할로 변화할 수 있습니다.

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3. 최종사용자 입장에서의 프롬프트 엔지니어링 핵심 포인트

1. 업무 맥락(Context) 제공
   • 모델이 단순히 일반 지식을 활용하도록 두면, 특정한 비즈니스 문맥과 어긋난 답변이 나올 수 있습니다.
   • 예) “이 마케팅 보고서는 어떤 고객 세그먼트를 타겟으로 작성되었는지?” 질문 시, 해당 보고서가 대상 고객(나이, 성별, 지역 등)을 어떻게 정의하는지 사전 설명을 포함하는 프롬프트가 필요.
   • 핵심: “누가, 언제, 무엇 때문에, 어떤 제약 하에 이 내용을 쓰는지?”를 요약해 포함하면 결과 정확도가 상승.
2. 결과물의 형식·수준(Level of Detail) 명시
   • “간략히 써 달라”, “자세히 써 달라”, “항목별로 구분해 달라”, “최대 200자 이내로 작성해 달라”와 같이 최종 문서나 콘텐츠가 가져야 할 형식과 세부 수준을 안내해야 합니다.
   • 이 때, 너무 추상적이지 않게 구체적 가이드(예: “글 머리 기호로 3가지 핵심 요점을 정리하라” 등)를 주면, 사용자가 원하는 형태의 답변을 얻기 쉬워집니다.
3. 출처(Reference)와 사실관계 관리
   • 업무 보고서나 공식 문서에 사용할 경우, 모델이 임의로 만들어낸 정보를 방지하기 위해, “문서 XX에서 가져온 내용만 사용하라” 혹은 “출처가 불분명하면 ‘사실 확인 필요’라고 표시하라” 등의 지시가 중요합니다.
   • 최종사용자는 결과물을 그대로 사용하는 것이 아니라, 모델이 제시한 정보에 대해 실제 출처나 근거를 반드시 재확인해야 합니다.
4. 민감 정보·보안 정책 반영
   • 기업 내 중요한 내부 정보나 개인정보(PII)를 LLM에게 직접 입력하기 어려운 경우가 많습니다.
   • 따라서 프롬프트 단계에서 민감 데이터를 가명화/익명화하여 전달하거나, **“민감 정보를 노출하지 말라”**고 명시하는 게 필수입니다.
   • 모델의 출력물이 실제로 정책을 위반하지 않는지 사후 확인하는 체계도 필요합니다.
5. 자동화 워크플로우 내에서의 역할 지정
   • 최종사용자가 여러 단계로 된 업무 프로세스(예: 문서 분석 → 보고서 초안 작성 → 리뷰·수정 → 최종 보고)에서 LLM을 사용한다면, 각 단계별로 모델에게 어떤 입력이 들어오고, 어떤 출력을 내보내야 하는지를 명확히 설계해야 합니다.
   • 비즈니스 사용자는 ‘어느 단계에서 모델이 어떤 역할을 할 것인지?’를 프롬프트나 UI를 통해 손쉽게 정의할 수 있어야 합니다.
   • 이때, 여러 툴과의 연동이 일어날 수 있으므로 모델이 생성한 결과를 받아서 자동으로 이메일을 발송한다거나, 특정 데이터베이스를 업데이트하는 등의 흐름을 사전에 기획해야 합니다.

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4. 최종사용자 중심 프롬프트 엔지니어링의 미래 방향

1. 쉽고 직관적인 ‘가이드 프롬프트’ 도구 확산
   • 기업 솔루션 공급업체들은 현업 담당자용 템플릿, 마법사(Wizard) 형식의 UI, 또는 챗봇 인터페이스를 고도화하여 **“직무별·활용 목적별 프롬프트 패키지”**를 제공할 것으로 예상됩니다.
   • 사용자는 이러한 자동화·반자동화된 환경에서 최소한의 정보를 입력하고, 최종 출력을 검토·수정하는 방식으로 AI를 활용하게 될 것입니다.
2. 조직 차원의 가이드라인, 정책 정립
   • 대기업이나 공공기관은 LLM 사용 시 보안, 윤리, 데이터 품질 측면에서 지켜야 할 규범을 마련하고, 이를 기본 프롬프트 혹은 사용자 매뉴얼에 반영할 것으로 보입니다.
   • 최종사용자는 ‘프롬프트 작성’ 자체를 넘어, “이 정보를 모델에 넣어도 되는가?”, “출력 결과에 어떤 식으로 책임질 것인가?”와 같은 지침을 인지하고 준수해야 합니다.
3. 업무 현장에 최적화된 ‘하이브리드 프롬프트’
   • 단순 자연어 지시뿐 아니라, 양식화된 입력(Structured Input) + 자연어 설명을 결합한 형태가 늘어날 것입니다.
   • 예) 엑셀 시트나 ERP(전사적 자원관리) 시스템에서 추출한 숫자 데이터를 모델에게 전달하고, 자연어로 요약·분석을 요청하는 식.
   • 이 과정에서 사용자는 ‘숫자는 여기, 텍스트는 여기’ 식으로 더 명확히 구분해주어야 하며, 이를 쉽게 할 수 있는 인터페이스가 필요합니다.
4. 사용자 주도 검증(Verification)·피드백 루프
   • 모델이 생성한 답변의 정확성을 100% 신뢰하기 어려운 만큼, 사용자가 검증하고 피드백을 주는 절차가 필수적입니다.
   • 향후에는 사용자 피드백을 통해 모델이 스스로 프롬프트를 개선하거나, 사용자에게서 학습한 지식(업무 노하우)을 모델과 공유하는 기능이 발전할 전망입니다.
   • 최종사용자는 모델과 상호작용하면서 “이 부분은 잘못됐어. 이런 식으로 고쳐줘.”라고 피드백하는 과정을 프롬프트로 학습시키게 될 것입니다.

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5. 결론: 최종사용자의 ‘전략적 활용 능력’이 핵심

• 최신 LLM 덕분에, 최종사용자는 과거보다 훨씬 적은 기술적 지식으로도 AI를 사용할 수 있게 되었습니다.
• 그러나 비즈니스 현장에서 정확하고, 신뢰할 만하며, 보안·윤리 문제를 일으키지 않는 결과를 얻으려면, 프롬프트 엔지니어링이 ‘비기술적 사용자’에게도 매우 중요한 역량이 됩니다.
• 특히, 단순한 명령어 몇 개로 해결하기보다, 업무 목적과 맥락, 원하는 결과 형태, 정책 준수 등을 종합적으로 반영한 **‘전략적 프롬프트 구성’**이 필수적입니다.

결국 최종사용자 관점에서의 프롬프트 엔지니어링은 “모델의 내부 작동 원리를 깊이 이해하는 기술적 영역”보다는, **‘업무 규칙과 목적을 잘 녹여낼 수 있는 커뮤니케이션 능력’**으로 귀결될 것입니다. 그리고 이를 수월하게 해주는 사용자 친화적 도구와 조직적 지침의 지원이 함께 이루어진다면, 더욱 효과적으로 AI를 활용하여 업무 생산성과 혁신을 이끌어낼 수 있을 것입니다.

 

 

 

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참고::

 

이 글은 "디지털 마케터의 챗GPT 활용 전략" 책 중의 프롬프트 작성방법 부분을 보강 / Update하기 위한 내용입니다. 책에 대한 소개는 다음을 참고하세요 

https://revisioncrm.tistory.com/596

[책] 디지털 마케터의 챗GPT 활용 전략: 어떻게 다른가?

 

 

 

대표적인 기존의 ‘트릭(trick) 위주 설계’ --  step by step 프롬프트가 만병통치약일까?

https://revisioncrm.tistory.com/668

step by step 프롬프트의 마법? - ChatGPT 프롬프트 팩트체크

 

 

대표적인 기존의 ‘트릭(trick) 위주 설계’ -- 역할 부여하기 검토

https://revisioncrm.tistory.com/672

ChatGPT 역할 부여하기에 대한 착각 - 프롬프트 작성

 

 

대표적인 기존의 ‘트릭(trick) 위주 설계’ -- Panel of Experts (PoE) 프롬프팅 방법에 대한 검토

https://revisioncrm.tistory.com/700

Panel of Experts(PoE) 프롬프팅 : 더 나은 ChatGPT 응답을 제공할까?

 

 

 

[영상] 기존의 ‘트릭(trick) 위주 설계’ --   전문가로 역할을 지정하면 ChatGPT가 획기적인 답을 줄 것이다? - 챗GPT 프롬프트 엔지니어링 방법에 대한 팩트체크 series

https://www.youtube.com/watch?v=nThC_t6EO9o&t=306s