프롬프트에 대한 이해와 CO-STAR 기법
프롬프트는 생성형AI와 활용의 기본입이자, 생성형 AI 활용의 핵심 요소입니다.
효과적인 프롬프트는 AI로부터 더 유용하고 정확한 응답을 이끌어낼 수 있습니다.
"좋은 질문이 좋은 답변을 얻을 확률을 높힙니다.
생성형AI의 초기 사용에서 만족감을 얻지 못한 많은 경우가 바로 프롬프트에 대한 이해가 부족해서 발생했다고 생각합니다.
사실 생성형 AI는 프로그래밍된 알고리즘에 따라 작동하며,
이는 학습 데이터, 모델 구조, 그리고 다양한 파라미터에 의해 영향을 받습니다.
따라서 AI의 응답 품질은 프롬프트뿐만 아니라 이러한 요소들의 복합적인 상호작용에 의해 결정됩니다.
그러나, 대부분의 사용자에게는 프롬프트가 가장 핵심이 될 것입니다.
좋은 프롬프트 작성을 위한 기본적인 고려 사항은 다음과 같습니다. 프롬프트에 대한 개념으로서는
가장 일반적인 설명입니다. 많은 프롬프트를 작성하다보면, 어느순간 자연스럽게 이런 부분들을 고려
한 질문들을 할 수. 있습니다.
보통 단순한 사안을 해결하기 위해서는 프롬프트를 구체적으로 고민할 필요가 없습니다. 대화하듯이
이어가면서 원하는 답이 나오면 대화를 종료하면 됩니다.
하지만, 늘 이런 경우만 있는 것은 아닙니다. 반복작업을 해야하거나, 오랜기간 작업해야 하는 경우가
있다면, 프롬프트를 자세하게 세팅해 놓고 시작하는 것이 좋습니다.
이 경우는
1) 지피티의 설정을 변경하거나
2) myGPT로 작업해 두는 것도 고려할 수 있습니다.
ChatGPT의 맞춤형 설정을 통해 대화의 흐름, 음성, 톤 등을 조정할 수 있습니다.
MyGPTs는 나만의 GPT를 구성할 수 있는 기능입니다. 나만의 GPT에서 고유한 설정을 적용할 수 있습니다.
CO-STAR 프레임워크는 싱가포르 GovTech의
데이터 과학 및 인공지능 팀에 의해 개발되었으며,
효과적이고 관련성 높은 AI 응답을 생성하기 위해 프롬프트를 구조화하는 데 도움이 됩니다.
CO-STAR는 Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response의 약자로,
각 요소별로 적절한 설명을 입력함으로써 효과적인 프롬프트를 완성할 수 있습니다.
많은 프롬프트 기법들이 있지만, 대개는 이 맥락을 크게 벗어나지 않습니다.
3단계로 할것인지, 4단계, 5단계로 할 것인지에 따라서 약간의 차이가 있으나,
일반 사용자들에게는 그 차이가 크다고 보기 어려울 것입니다.
아래 표를 통해서 자세한 프롬프트 적용방법을 살펴보겠습니다.
요소 | 설명 | 예시 |
---|---|---|
Context (맥락) | AI가 응답을 생성하는 데 필요한 배경 정보를 제공합니다. | 설명: "You are an AI assistant helping a user write a thank you note for a colleague's help on a project." |
Objective (목표) | AI가 수행해야 할 구체적인 작업이나 목표를 명확하게 정의합니다. | 설명: "Write a thank you note expressing gratitude for their support and teamwork on the recent project." |
Style (스타일) | 응답의 스타일을 지정합니다. 특정 인물이나 전문가의 스타일을 모방할 수 있습니다. | 설명: "Write in the style of a professional business letter." |
Tone (톤) | 응답의 태도나 분위기를 설정합니다. | 설명: "Use a warm and appreciative tone." |
Audience (청중) | 응답이 의도된 청중을 명시합니다. AI가 청중에 맞는 언어와 표현을 사용하도록 합니다. | 설명: "The note is intended for a colleague in a corporate environment." |
Response (응답 형식) | 응답의 길이와 형식을 지정합니다. | 설명: "Provide a brief, three-paragraph thank you note." |