[프롬프트 엔지니어링] 1편: 프롬프트 엔지니어링 개요와 생성형 AI 작동 원리

프롬프트 엔지니어링은 AI 모델에 원하는 결과를 얻도록 질문이나 지시를 설계하는 기법입니다. 거대한 언어 모델(LLM)인 ChatGPT 등의 등장으로 사람과 AI가 대화하듯 상호작용하는 시대가 열렸습니다. 본 글에서는 생성형 AI가 텍스트를 만들어내는 기본 원리와 함께 프롬프트 엔지니어링의 개념과 중요성을 살펴봅니다.

핵심 개념 설명

생성형 AI 작동 원리: ChatGPT와 같은 LLM은 대량의 텍스트 데이터를 바탕으로 다음에 올 단어를 예측하는 방식으로 동작합니다. 예를 들어, “오늘 하늘은”이라는 입력이 주어지면 과거 학습에 비추어 가장 자연스러운 다음 단어(예: “파랗다”)를 순차적으로 생성하는 식입니다. 학습 단계에서 트랜스포머(Transformer) 등의 신경망 아키텍처를 활용하여 자연어를 이해하고 처리하며, 방대한 데이터를 기반으로 새로운 텍스트나 이미지를 만들어냅니다. 즉, **프롬프트(입력)**를 해석하여 그에 맞는 출력을 내놓는 확률 모델이라고 볼 수 있습니다.

프롬프트 엔지니어링이란: 프롬프트 엔지니어링은 이러한 LLM에게 원하는 응답을 얻기 위해 프롬프트를 정교하게 설계하고 다듬는 과정입니다. 단순히 질문을 던지는 것이 아니라, 맥락과 지침을 담은 최적의 표현으로 AI를 안내하는 작업이죠. **“쓰레기 같은 입력엔 쓰레기 같은 출력이 나온다”**는 IT 격언처럼, AI에게 애매모호한 요청을 하면 부정확한 답이 오기 쉽습니다. 그래서 무엇을, 어떻게 답하길 원하는지 명확히 전달하는 기술이 중요합니다. 예를 들어, 날씨 요정을 부르는 주문처럼 한두 마디로 끝나지 않고, 필요한 배경정보나 형식, 역할 등을 포함시켜 프롬프트를 구성하면 훨씬 관련성 높고 정확한 결과물을 얻을 수 있습니다. 요컨대, 프롬프트 엔지니어링은 AI에게 줄 로드맵을 그리는 일이며, 사용자의 의도를 최대한 정확하게 모델에 전달하여 예상한 출력을 얻도록 돕는 과정입니다.

실습 예제

프롬프트의 중요성을 간단한 예시로 확인해보겠습니다. 원하는 정보를 얻기 위해 프롬프트를 구체화했을 때와 아닐 때, 응답 차이를 비교해봅니다.

예시 1: 모호한 프롬프트

# 프롬프트 예시

레시피

# 응답 예시

여러 요리에 대한 레시피가 있습니다. 특별히 찾는 요리가 있으신가요? 예를 들어 한식, 양식, 디저트 중 어느 쪽 레시피를 원하시나요?

짧은 단어 하나로 이루어진 프롬프트는 의도가 불분명하여, AI도 추가 정보를 물어보거나 광범위한 답변을 내놓습니다.

 

 

예시 2: 구체적인 프롬프트

# 프롬프트 예시

쉬운 김치찌개 레시피를 단계별로 알려줘.

# 응답 예시

김치찌개 간단 레시피: 1. 냄비에 참기름을 두르고 돼지고기와 김치를 볶아요. 2. 물과 김치 국물을 붓고 끓여요. 3. 두부와 대파를 넣고 한소끔 더 끓이면 완성!

같은 “레시피”를 묻는 상황이라도, 어떤 요리인지, 어떤 형태로 답하길 원하는지까지 명시하면 훨씬 구체적이고 유용한 답변을 얻을 수 있습니다. 이처럼 명확한 프롬프트는 모델이 불필요한 추측을 하지 않고 바로 사용자가 의도한 방향으로 응답하도록 도와줍니다.

자주 하는 실수 및 주의점

• 지나치게 막연한 질문: 초보자가 흔히 저지르는 실수는 “AI야, 알려줘” 식의 막연한 프롬프트입니다. 모델이 맥락을 파악하기 어렵기 때문에 엉뚱하거나 광범위한 대답이 나올 수 있습니다. 항상 요청 내용을 구체화하세요.
• 한번에 여러 질문 섞기: 한 프롬프트에 여러 가지 요구를 동시에 하면 모델이 일부만 답하거나 혼란을 겪을 수 있습니다. *“요약하고 의견도 말해줘”*보다는 우선 요약을 구하고, 후속 질문으로 의견을 구하는 것이 낫습니다.
• 모델을 전적으로 신뢰하기: 생성형 AI는 그럴듯하게 말하지만 사실과 다른 정보를 생성하기도 합니다. 따라서 프롬프트에 근거 출처를 요구하거나, 결과를 검증하는 단계를 두는 것이 안전합니다. (예: *“사실 여부를 확인해줄래?”*와 같이 추가 질문하기)
• 모델 한계 이해 부족: 프롬프트를 잘 작성해도 모델의 한계로 원하는 답이 안 나올 때도 있습니다. 예를 들어, 최신 정보나 특정 수치는 학습범위 밖일 수 있습니다. 이때는 모델이 할 수 있는 범위 내에서 질문을 조정하거나, 정보가 업데이트된 모델을 사용해야 합니다.

요약 및 다음 편 안내

• 프롬프트 엔지니어링은 AI에게 무엇을 어떻게 답해야 할지 지시하는 기술로, 명확하고 구체적인 프롬프트가 양질의 응답을 이끕니다.
• 생성형 AI(LLM)는 대규모 데이터 학습을 통해 다음 단어를 예측함으로써 답변을 생성합니다. 좋은 프롬프트는 이러한 예측을 올바른 방향으로 유도하는 역할을 합니다.
• 막연한 질문을 피하고 맥락, 세부 요구, 형식 등을 포함하면 AI가 의도를 정확히 파악하여 원하는 출력 형식으로 답할 확률이 높아집니다.
• 프롬프트 엔지니어링은 새로운 시대의 필수 역량으로 떠오르고 있으며, 다음 글부터는 좋은 프롬프트의 설계 원칙과 다양한 테크닉을 차례로 알아볼 것입니다.

다음 편에서는 좋은 프롬프트를 구성하는 구조와 원칙에 대해 구체적으로 살펴보겠습니다.