단순 질문을 넘어 복잡한 수학 계산, 논리적 추론, 정밀한 텍스트 분류 작업을 수행할 때는 고급 프롬프팅 기법을 적용해야 합니다.
1. 고급 프롬프팅 용어 사전 (Glossary)
- Zero-Shot Prompting: 사전 예시 없이 오직 명령어만 전달하는 기법입니다.
- Few-Shot Prompting: 원하는 입출력 예시 패킷을 1~5개 제시하여 모델이 패턴을 그대로 모방하여 수행하도록 유도하는 기법입니다.
- Chain-of-Thought (CoT, 생각의 사슬): "단계별로 차근차근 생각해 보자(Let's think step by step)"라는 문구를 주입하여 중간 추론 과정을 스스로 도출하게 만드는 기법입니다.
- Self-Consistency (자아 일관성): 동일한 CoT 프롬프트를 여러 번 독립적으로 실행하여 가장 많이 나온 답변을 다수결로 선택하는 고도화 기법입니다.
- Tree-of-Thoughts (ToT): 여러 추론 가지(Branch)를 트리 형태로 탐색하며 최적의 해법을 찾아가는 에이전트형 프롬프팅 구조입니다.
2. Few-Shot Prompting 실전 작성법
[입력 데이터 감정 상태 분류 Few-Shot 예시]
입력: "배송이 3일이나 늦게 도착해서 일정이 다 꼬였어요."
분석: {"감정": "분노/불만", "점수": 1, "카테고리": "배송지연"}
입력: "포장도 매우 꼼꼼하고 사은품까지 챙겨주셔서 너무 감사합니다!"
분석: {"감정": "극찬/만족", "점수": 5, "카테고리": "포장/서비스"}
입력: "디자인은 예쁜데 가격이 조금 부담스럽네요."
분석: {"감정": "중립/아쉬움", "점수": 3, "카테고리": "가격"}
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[실제 처리 대상]
입력: "버튼을 눌러도 반응이 없고 전원이 자꾸 꺼집니다."
분석:
3. 생각의 사슬 (Chain-of-Thought, CoT) 효과
CoT를 적용하면 복잡한 수치 계산이나 다단계 논리 문제에서 산술 오류가 획기적으로 줄어듭니다.
[일반 프롬프트]
Q: 공장에 부품 10개가 있습니다. 매일 3개씩 만들고 1개는 불량으로 버립니다. 4일 후 부품은 몇 개인가요?
A: (단순 예측 실패 가능성 높음)
[CoT 프롬프트]
Q: 상기 문제를 단계별로 풀이해 주세요.
A:
1단계: 초기 부품 수 = 10개
2단계: 하루 순 생산량 = 3개 - 1개(불량) = 2개
3단계: 4일간 순 생산량 = 2개 * 4일 = 8개
4단계: 4일 후 총 부품 수 = 10개 + 8개 = 18개
정답: 18개
4. 자주 묻는 질문 (Q&A)
Q. Few-Shot 예시 작성 시 주의할 점은 무엇인가요? A. 예시의 무작위성이나 일탈을 막기 위해 예시 포맷(JSON, Markdown 등)을 완전히 통일해야 하며, 편향을 방지하기 위해 긍정/부정/중립 예시를 균형 있게 배치해야 합니다.