[AI 스터디] 2장 - 프롬프트 엔지니어링 기술 적용 샘플링

728x90

- 프롬프트 엔지니어링 기술 적용 샘플링

이번 회차에서는 “프롬프트를 어떻게 쓰면 되나요?”를 한 단계 넘어, 같은 문제를 서로 다른 프롬프트 패턴(기법)으로 샘플링해보는 방법

을 정리했습니다.

핵심은 간단합니다. LLM은 한 번의 질문으로 끝내기보다, 목적에 맞는 프롬프트 형태를 선택해 출력의 정확도·일관성·구조를 끌어올리는 방식이 실전에서 훨씬 잘 통합니다.

아래는 스터디에서 다룬 기법들을 “정의 → 언제 쓰는지 → 그대로 복붙 가능한 샘플” 흐름으로 정리한 내용입니다.

Zero-shot (예시 없이 바로 지시)

정의: 예시를 제공하지 않고, 요구 사항만으로 답을 생성하게 하는 방식입니다.

언제 유용한가: 빠르게 초안을 뽑거나, 작업 난이도가 낮고 요구 형식이 단순할 때 적합합니다.

샘플1: 다음 문장을 읽고 핵심 주장을 한 문장으로 요약하시오: “인공지능 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 윤리적 기준과 책임에 대한 논의는 아직 충분히 이루어지지 않고 있다.”
샘플2: 환경 보호를 위해 개인이 실천할 수 있는 행동 5가지를 제시하시오.
샘플3: 아래 주제에 대해 찬성과 반대 입장을 각각 간단히 작성하시오: “학교 수업에 인공지능 도입이 반드시 필요하다.”

Few-shot (예시로 출력 형태를 ‘시연’)

정의: “입력-출력 예시”를 먼저 보여준 뒤, 같은 패턴으로 답을 유도하는 방식입니다.

언제 유용한가: 원하는 형식이 명확한데 모델이 자꾸 흔들릴 때, 톤/포맷을 고정하고 싶을 때 특히 효과적입니다. (팁: 예시 레이블이 일관될수록 유리합니다)

샘플1: 예시: 입력: 바다는 넓고 푸르다. 출력: 바다는 광대하며 푸른 색을 띤다. 질문: 입력: 하늘은 매우 맑다. 출력:
샘플2: 예시: 질문: 커피의 장점은 무엇인가? 답변: 졸음을 방지하고 집중력을 높여준다. 질문: 독서의 장점은 무엇인가? 답변:
샘플3: 예시: 주제: 스마트폰 설명: 스마트폰은 통화, 인터넷, 사진 촬영 등 다양한 기능을 제공하는 휴대용 전자기기이다. 주제: 태블릿

Chain-of-Thought (CoT, 단계적 사고 유도)

정의: 정답만 내지 말고, 중간 추론 단계를 구조화해서 풀도록 유도하는 기법입니다.

언제 유용한가: 다단계 계산/논리/프로세스 문제(원인→해결→검증), 제약이 많은 설계(날짜 역전 금지, 검증 로직)에서 실수를 줄이는 데 적합합니다. 반대로 “정의/사실 조회”처럼 단순한 요청은 CoT 없이도 충분한 경우가 많습니다.

샘플1: 문제: 민수는 사과를 12개 가지고 있었고, 친구에게 5개를 나눠줬다. 그 후 3개를 더 샀다. 지금 사과는 몇 개인가? 한 단계씩 생각하면서 풀이 과정을 설명하고 정답을 구하시오.
샘플2: 문제: 어떤 수에 8을 곱하면 64가 된다. 단계별로 어떻게 계산했는지 이유를 설명하고 답을 구하시오.
샘플3: 문제: 환경오염이 심해질 경우 어떤 결과가 나타날지 원인 → 과정 → 결과 순서로 논리적으로 설명하시오.
응용 포인트(실전형): CoT는 단독으로도 좋지만, 실제 업무에서는 Role + Few-shot + CoT로 묶을 때 안정성이 크게 올라갑니다(예: “시니어 프론트엔드 엔지니어 역할” + “요구사항/제약” + “단계적 추론” + “코드 예시”).

Self-Consistency (여러 답 생성 → 가장 일관된 답 선택)

정의: 동일한 질문에 대해 여러 개의 답을 샘플링하고, 그중 공통/일관성이 높은 답을 최종 답으로 고르는 방식입니다.

언제 유용한가: 복잡한 추론에서 답이 흔들릴 때, “한 번의 답”보다 “다수결/합의”로 안정성을 높이고 싶을 때 유용합니다.

샘플1: 문제: 민수는 하루에 물을 몇 번 마셔야 건강에 좋을까요? 이 질문에 대해 서로 다른 3가지 답변을 생성한 후, 가장 합리적이고 공통적인 답을 최종 답변으로 선택하시오.
샘플2: 주제: 인공지능이 교육에 미치는 영향 이 주제에 대해 서로 다른 관점의 답변을 3개 작성하고, 이 중 가장 설득력 있는 하나를 선택해 최종 답변으로 제시하시오.
샘플3: 문제: 대중교통 이용을 장려해야 하는 이유는 무엇인가? 3가지 서로 다른 설명을 만든 후, 공통되는 핵심 이유를 하나의 문장으로 정리하시오.

Generated Knowledge (답변 전 ‘지식’부터 생성)

정의: 바로 답하지 않고, 먼저 관련 지식/사실/키워드를 생성한 다음 그걸 기반으로 답을 구성하는 방식입니다.

언제 유용한가: 상식/배경지식이 필요한 주제, 글 구성의 품질을 올리고 싶을 때(먼저 재료를 쌓고 조립) 유용합니다.

샘플1: 주제: 태양 에너지 1단계: 태양 에너지에 대해 알고 있는 사실 5가지를 먼저 나열하시오. 2단계: 위 정보를 활용하여 태양 에너지의 장점을 3가지로 정리하시오.
샘플2: 주제: 인공지능 윤리 1단계: 인공지능 윤리와 관련된 문제 혹은 키워드를 5개 작성하시오. 2단계: 이를 바탕으로 인공지능 윤리가 중요한 이유를 설명하시오.
샘플3: 주제: 독서 습관 1단계: 좋은 독서 습관의 특징을 5가지 작성하시오. 2단계: 이 특징을 활용하여 ‘효율적인 독서 방법’을 설명하시오.

Role / Instruction (역할 부여 + 구체 지시)

정의: “누구로서 말할지(역할)”와 “무엇을 어떻게 만들지(지시)”를 분명히 주는 방식입니다.

언제 유용한가: 톤/관점이 중요할 때(교사/마케터/상담사), 결과물 형식이 명확할 때(정의/장점/문제점) 효과가 좋습니다.

당신은 고등학교 과학 교사입니다. “기후 변화”를 중학생이 이해할 수 있게 쉽게 설명해주세요.
당신은 마케팅 전문가입니다. 새로운 친환경 텀블러 제품을 홍보하는 문구를 3개 작성해주세요.
당신은 심리 상담사입니다. 시험 불안감을 느끼는 학생에게 조언을 해주세요.
샘플(구체 지시)
다음 조건을 만족하는 100자 이내의 자기소개문을 작성하시오: 목표가 분명해야 함 / 긍정적인 표현 사용 / 미래 계획 포함
아래 단어를 반드시 포함하여 5문장의 짧은 이야기를 작성하시오: (인공지능, 바다, 여행, 친구, 사진)
“스마트 시티”에 대한 설명을 다음 형식으로 작성하시오: 1) 정의 2) 장점 2가지 3) 예상되는 문제점 1가지

Tree-of-Thought (여러 사고 경로를 펼쳐 평가)

정의: 하나의 답으로 직진하지 않고, 여러 접근법(가지)을 펼쳐 비교·평가한 뒤 최적안을 선택하는 방식입니다.

언제 유용한가: 브레인스토밍, 정책/전략 설계, 대안 비교가 필수인 문제에 적합합니다.

학교 급식 음식물 쓰레기 줄이기: 해결 방법 3가지 이상 → 장단점 비교 → 최적 1개 선택 및 이유
시험 준비 효율 전략: 전략 3가지 → 효과/한계 분석 → 최적 전략 + 실천 계획
청소년 스마트폰 사용 시간: 여러 방법 제안 → 현실성 평가 → 최종 대안 + 실행 방법
(확장 예: Panel-of-Experts처럼 여러 전문가 페르소나가 토론하게 만드는 방식도 이 범주에서 자주 함께 사용됩니다)

Meta-Prompting (프롬프트를 설계하는 프롬프트)

정의: “정답”을 바로 만들지 않고, 좋은 프롬프트 자체를 만들게 하는 방식입니다.

언제 유용한가: 반복 작업을 템플릿화하고 싶을 때, 팀에서 재사용 가능한 프롬프트를 만들고 싶을 때 유용합니다.

환경 보호 글쓰기: 목적/대상/형식을 포함한 최적 프롬프트를 만들어 주세요.
중학생에게 AI 설명: 목표 달성을 위한 가장 좋은 프롬프트 문장을 작성하세요.
학교 폭력 예방 포스터: AI에게 입력할 최적의 프롬프트를 단계별로 설계하세요.

ReAct / Reflexion / Multi-Agent / Prompt Chaining / RAG 스타일(확장형)

이번 회차 자료에는 “답변 생성”을 넘어 에이전트적 구조로 확장되는 패턴들도 포함되어 있었습니다. 실전에서의 공통점은 “한 번에 끝내지 않고, 단계와 역할과 근거를 분리해 신뢰도를 올린다”는 점입니다.

ReAct(Reason+Act): Thought → Action → Observation → Thought → Final Answer 형태로 추론+행동을 결합
Reflexion: 1차 답변 → 자기평가(반성) → 개선 답변
Multi-Agent: 서로 다른 역할(전문가)이 관점별 답을 내고 종합 결론 도출
Prompt Chaining: 큰 문제를 작은 프롬프트로 나눠 순서대로 해결
RAG 스타일(주어진 자료 기반): 제공된 근거/자료 범위 안에서만 답하도록 제한(근거 중심 출력)
각 샘플은 원문에 제시된 형식을 그대로 활용하시면 됩니다(이번 글에서는 개념 위치만 정리했습니다).