ChatGPT 마스터하기: 대화 기술과 프롬프트 엔지니어링 설명

생성형AI를 쓴다는 것은 대화한다는 것이고, 좋은 결과를 얻기 위해서는 무엇을 어떻게 물을지를 알아야 합니다. 이번 게시글에서는 생성형AI와 어떻게 대화하는 것이 좋을지, 그리고 이런 대화가 프롬프트 엔지니어링과 어떻게 다른지 살펴봤습니다. 

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대화하기와 프롬프트 엔지니어링의 차이

구분	대화 기법 (Conversation Techniques)	프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)
초점	자연스럽고 유익한 대화를 이끌어내는 방법	특정 목표를 달성하기 위해 프롬프트를 최적화하는 방법
목적	대화의 흐름과 이해를 높이는 것	AI 모델의 출력을 제어하고 최적화하는 것
접근 방식	질문의 구성과 피드백에 중점	입력 텍스트의 설계와 조정에 중점
주요 요소	명확하고 구체적인 질문하기	프롬프트 최적화
	단계적으로 질문하기	문맥 제공
	맥락 제공하기	명령형 프롬프트 작성
	예시와 비유 사용하기	예제 기반 학습
	열린 질문과 닫힌 질문의 조화	제한과 조건 설정
	반응 피드백 주기	반복적 튜닝
	명확한 목표 설정
	피드백 활용하기
	다양한 관점 탐구하기
	끝맺음 정리하기

 

대화하기와 프롬프트 엔지니어링의 장단점 비교

구분	장점 (Pros)	단점 (Cons)
대화기법 (Conversation Techniques)	-자연스럽고 유익한 대화를 이끌어냄	- 명확한 목표를 달성하기 어려울 수 있음
	- 대화의 흐름과 이해를 높일 수 있음	- 시간이 많이 소요될 수 있음
	- 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 얻을 수 있음	- AI의 제한 사항으로 인해 부정확한 답변을 받을 수 있음
	- 피드백을 통해 대화를 조정하고 개선할 수 있음	- 여러 질문을 단계적으로 나누어야 하는 경우 복잡해질 수 있음
프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)	- 정 목표를 명확하게 달성할 수 있음	- 초기 설정과 조정에 시간이 많이 소요될 수 있음
	- AI 모델의 출력을 최적화할 수 있음	- 프롬프트 설계에 기술적 지식이 필요할 수 있음
	- 명령형 프롬프트를 통해 구체적인 작업을 지시할 수 있음	- 프롬프트의 세부 조정이 필요하여 반복적인 튜닝이 필요할 수 있음
	- 다양한 시나리오에서 일관된 응답을 유도할 수 있음	- 너무 제한적이거나 특정 조건에 맞추면 창의적 응답이 줄어들 수 있음