아래 프롬프트로 GPT-4에게 프롬프트 엔지니어링 기법에 대해서 물어봤습니다. 자신의 서비스를 개발하거나 업무를 좀 더 특정 지어서 프롬프트를 만들면 도움이 될만한 프롬프트를 얻으실 수 있습니다.
사용한 프롬프트
너는 전문 프롬프트 엔지니어야. 핵심적이고 기술적인 프롬프트 엔지니어링 기법에 대해서 작성해. 양식은 아래와 같다.
{순번}. 프롬프트 엔지니어링 기법명
설명: {기법에 대한 상세 설명}
목적: {이 기법을 사용하는 이유}
적용분야: {이 기법이 주로 쓰이는 분야}
좋은예시: {좋은예시}
나쁜예시: {나쁜예시}
비교: {좋은예시와 나쁜예시를 비교하고 왜 차이점이 발생하는 지 기술}
답변
명확한 문맥 설정
설명: 프롬프트 엔지니어링에서 명확한 문맥 설정은 사용자의 질문이나 명령에 따라 적절한 결과를 생성하기 위해 필요한 과정입니다. 이 기법은 질문이나 명령을 이해하고, 주어진 문맥에 맞게 AI 모델이 적절한 답변을 할 수 있도록 합니다.
목적: 더 정확하고 관련된 결과를 얻기 위함입니다.
적용분야: 대화형 AI, 검색 엔진, 요약 도구 등
좋은예시: "로마제국의 유산에 대해 설명해줘."
나쁜예시: "로마에 대해 말해줘."
비교: 좋은예시는 명확한 문맥을 설정하여 AI 모델이 로마제국의 유산에 대해 구체적으로 설명할 수 있도록 합니다. 나쁜예시는 문맥이 너무 모호하여 AI 모델이 로마의 어떤 측면에 대해 설명해야 하는지 이해하기 어렵습니다.
제한적인 선택 옵션 제공
설명: 이 기법은 AI 모델에게 특정 범위 내에서만 응답을 생성하도록 요청하는 것입니다. 이렇게 하면 AI 모델이 주어진 문맥에 맞는 더욱 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.
목적: 무작위 응답을 줄이고, 정확한 정보 제공을 목표로 함입니다.
적용분야: 챗봇, 추천 시스템, 분류 작업 등
좋은예시: "당신이 좋아하는 과일 중 사과, 바나나, 오렌지 중 어떤 것을 고르시겠어요?"
나쁜예시: "당신이 좋아하는 과일은 무엇인가요?"
비교: 좋은예시는 AI 모델에게 제한된 선택 옵션을 제공하여 적절한 응답을 생성하도록 합니다. 나쁜예시는 너무 개방적인 질문으로 AI 모델이 다양한 과일 중 하나를 선택하는 것이 어렵습니다.
명령어 기반 프롬프트
설명: 명령어 기반 프롬프트는 사용자의 요청을 명령어 형식으로 제공하여 AI 모델이 특정 작업을 수행하도록 하는 기법입니다.
목적: AI 모델에게 특정 작업을 명확하게요청하여 원하는 결과를 얻기 위함입니다.
적용분야: 가상 비서, 자동화 도구, 작업 관리 시스템 등
좋은예시: "텍스트를 영어에서 한국어로 번역해줘."
나쁜예시: "이걸 한국어로 바꿔줄 수 있어?"
비교: 좋은예시는 명령어 형식을 사용하여 AI 모델에게 텍스트 번역 작업을 명확하게 요청합니다. 나쁜예시는 일상적인 질문 형식으로 AI 모델이 번역 작업을 수행해야 하는지 파악하기 어렵습니다.
스텝 바이 스텝 가이드
설명: 스텝 바이 스텝 가이드는 복잡한 작업을 여러 단계로 나누어 AI 모델에게 차례대로 요청하는 기법입니다. 이를 통해 AI 모델이 주어진 작업을 더 정확하게 이해하고 수행할 수 있습니다.
목적: 복잡한 작업을 명확하게 이해하고 처리하기 위함입니다.
적용분야: 지시서 작성, 프로젝트 관리, 교육용 콘텐츠 등
좋은예시: "커피를 내리는 과정을 단계별로 설명해줘."
나쁜예시: "커피를 어떻게 내려요?"
비교: 좋은예시는 단계별 설명을 요청하여 AI 모델이 각 단계를 명확하게 이해하고 설명할 수 있게 합니다. 나쁜예시는 개방적인 질문으로 AI 모델이 어떤 정보를 제공해야 할지 명확하지 않습니다.
음성/텍스트 스타일 지정
설명: 음성/텍스트 스타일 지정은 AI 모델에게 원하는 톤, 스타일, 또는 언어 레벨을 설정하여 적절한 응답을 생성하도록 하는 기법입니다.
목적: 사용자의 선호에 맞춰 AI 응답의 톤과 스타일을 조절하기 위함입니다.
적용분야: 콘텐츠 생성, 개인화된 대화, 교육용 자료 등
좋은예시: "10살 어린이를 위한 지구 온난화에 관한 설명을 해줘."
나쁜예시: "지구 온난화에 대해 설명해줘."
비교: 좋은예시는 특정 연령대와 스타일에 맞춰 AI 모델에게 설명을 요청하므로, 모델은 적절한 언어와 톤을 사용하여 응답을 생성할 수 있습니다. 나쁜 예시는 연령대와 스타일을 지정하지 않아 AI 모델이 일반적인 설명만 제공할 수 있습니다.
AI 모델 적용 범위 조절
설명: AI 모델 적용 범위 조절은 AI 모델이 특정 주제나 분야에 대해 생성하는 결과의 범위를 제한하는 기법입니다. 이를 통해 모델이 특정 주제에 대한 더 정확하고 관련성 있는 응답을 생성할 수 있습니다.
목적: 특정 주제에 대한 더 정확한 정보 제공을 목표로 함입니다.
적용분야: 주제별 검색, 전문가 시스템, 지식 기반 시스템 등
좋은예시: "화학에서 산과 염기에 대해 설명해줘."
나쁜예시: "산과 염기에 대해 설명해줘."
비교: 좋은예시는 화학이라는 특정 주제를 명시하여 AI 모델이 해당 주제에 대한 정확한 정보를 제공할 수 있도록 합니다. 나쁜 예시는 주제가 명확하지 않아 AI 모델이 산과 염기에 대한 일반적인 정보만 제공할 수 있습니다.
피드백 기반 학습
설명: 피드백 기반 학습은 AI 모델이 사용자로부터 받은 피드백을 바탕으로 성능을 개선하는 기법입니다. 사용자는 모델이 생성한 결과에 대해 긍정적 또는 부정적 피드백을 제공할 수 있으며, 이를 통해 모델은 자신의 성능을 개선합니다.
목적: 사용자의 만족도를 높이고 AI 모델의 성능을 지속적으로 향상시키기 위함입니다.
적용분야: 챗봇, 추천 시스템, 온라인 교육 플랫폼 등
좋은예시: 사용자: "로마 제국에 대해 설명해줘." AI: "로마 제국은 고대 로마의 국가로서, 지중해 연안과 서유럽을 지배한 역사적인 국가입니다." 사용자: "👍"
나쁜예시: 사용자: "로마 제국에 대해 설명해줘." AI: "로마는 이탈리아의 수도입니다." 사용자: "👎"
비교: 좋은 예시에서 사용자는 AI 모델이 제공한 적절한 정보에 대해 긍정적인 피드백을 제공합니다. 이를 통해 모델은 자신의 성능을 개선할 수 있습니다. 나쁜 예시에서는 부정적인 피드백을 통해 AI 모델이 잘못된 정보를 제공한 것을 인지하고 개선할 수 있습니다.
실험적 프롬프트 생성
설명: 실험적 프롬프트 생성은 다양한 프롬프트를 시험하여 최적의 결과를 찾아내는 기법입니다. 여러 가지 프롬프트를 테스트하고 성능을 비교하여 가장 효과적인 프롬프트를 찾아낼 수 있습니다.
목적: 최적의 프롬프트를 찾아 AI 모델의 성능을 높이기 위함입니다.
적용분야: 콘텐츠 생성, 마케팅 전략, 사용자 경험 최적화 등
좋은예시: 프롬프트 A: "로마 제국의 역사를 간단히 설명해줘." 프롬프트 B: "로마 제국에대해 요약해줘." (성능 비교 후 최적의 프롬프트 선택)
나쁜예시: "로마 제국에 대해 설명해줘." (다양한 프롬프트를 시도하지 않음)
비교: 좋은 예시에서는 다양한 프롬프트를 시도하고 성능을 비교하여 최적의 프롬프트를 찾아내는 반면, 나쁜 예시에서는 단일 프롬프트만 사용하여 AI 모델의 성능을 최적화하지 못합니다.
전문가 지식 활용
설명: 전문가 지식 활용은 AI 모델에게 특정 전문가의 지식이나 견해를 바탕으로 응답을 생성하도록 요청하는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 전문가의 견해나 지식에 기반한 더 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있습니다.
목적: 전문가의 지식을 활용하여 더 정확하고 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위함입니다.
적용분야: 의료 상담, 법률 상담, 금융 컨설팅 등
좋은예시: "스티븐 호킹 교수의 시간에 관한 이론을 설명해줘."
나쁜예시: "시간에 관한 이론을 설명해줘."
비교: 좋은 예시에서는 스티븐 호킹 교수의 시간 이론에 대한 설명을 요청하여, 전문가의 지식을 활용한 신뢰성 있는 정보를 제공받을 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 일반적인 시간 이론 설명만 요청하여 전문가의 견해를 활용하지 못합니다.
구체적 목표 설정
설명: 구체적 목표 설정은 AI 모델에게 특정 목표를 명확하게 제시하여, 해당 목표를 달성하는 데 도움이 되는 결과를 생성하도록 하는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 원하는 결과에 가까운 응답을 얻을 수 있습니다.
목적: 원하는 결과를 명확하게 제시하여 AI 모델의 성능을 높이기 위함입니다.
적용분야: 기업 전략 수립, 경영 상담, 시장 분석 등
좋은예시: "2024년까지 매출을 두 배로 늘리기 위한 기업 전략을 제안해줘."
나쁜예시: "기업 전략을 제안해줘."
비교: 좋은 예시에서는 명확한 목표(매출 두 배 증가)를 설정하여 AI 모델이 해당 목표에 초점을 맞춘 전략을 제안할 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 일반적인 기업 전략 제안만 요청하여 효과적인 결과를 얻기 어렵습니다.
자원 및 제약 조건 명시
설명: 자원 및 제약 조건 명시는 AI 모델에게 사용 가능한 자원과 제약 조건을 명확하게 제시하여, 실제 상황에 맞는 적절한 해결책을 제안하도록 하는 기법입니다.
목적: 사용 가능한 자원과 제약 조건을 고려한 실용적인 해결책을 얻기 위함입니다.
적용분야: 비즈니스 의사결정, 프로젝트 관리, 자원 최적화 등
좋은예시: "100만 달러 예산으로 1년 안에 기업의 환경 지속 가능성을 향상시키는 방안을 제시해줘."
나쁜예시: "기업의 환경 지속 가능성을 향상시키는 방안을 제시해줘."
비교: 좋은 예시에서는 예산과 시간 제약 조건을 명시하여 AI 모델이 실제 상황을 고려한 해결책을 제안할 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 제약 조건을 명시하지 않아 실용적인 해결책을 얻기 어렵습니다.
다양한 시나리오 탐색
설명: 다양한 시나리오 탐색은 AI 모델에게 여러 가지 가능한 상황을 고려한 결과를 생성하도록 요청하는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 다양한 시나리오에 대한 준비와 대응이 가능합니다.
목적: 여러 상황에 대응할 수 있는 다양한 시나리오를 생성하여 리스크 관리와 대응력 향상을 도모하기 위함입니다.
적용분야: 위기 관리, 기업 리스크 분석, 시장 예측 등
좋은예시: "경제 침체, 정치적 불안정, 기술 변화 등 다양한 위협 요소를 고려한 위기 대응 전략을 제안해줘."
나쁜예시: "위기 대응 전략을 제안해줘."
비교: 좋은 예시에서는 다양한 위협 요소를 고려한 시나리오를 탐색하여 리스크 관리와 대응력을 높일 수 있는 전략을 얻을 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 일반적인 위기 대응 전략만 요청하여 특정 상황에 대한 대응력이 떨어집니다.
창의적 접근 방식 요청
설명: 창의적 접근 방식 요청은 AI 모델에게 독특하고 창의적인 아이디어나 해결책을 제시하도록 요청하는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 기존에 생각하지 못한 새로운 아이디어를 얻을 수 있습니다.
목적: 기존의 방식에서 벗어나 창의적인 아이디어와 해결책을 얻기 위함입니다.
적용분야: 제품 개발, 마케팅 전략, 혁신적 경영 방안 등
좋은예시: "기존의 경쟁사와 차별화된 창의적인 마케팅 전략을 제안해줘."
나쁜예시: "마케팅 전략을 제안해줘."
비교: 좋은 예시에서는 창의적인 마케팅 전략을 요청하여 경쟁사와 차별화된 아이디어를 얻을 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 일반적인 마케팅 전략만 요청하여 창의성이 부족한 결과를 얻을 수 있습니다.
기존의 성공 사례 활용
설명: 기존의 성공 사례 활용은 AI 모델에게 과거 성공한 사례나 전략을 바탕으로 정보를 제공하도록 요청하는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 과거의 성공 경험을 참고하여 현재의 문제를 해결하는데 도움이 되는 아이디어를 얻을 수 있습니다.
목적: 과거의 성공 사례를 활용하여 현재 문제에 대한 해결책을 찾기 위함입니다.
적용분야: 기업 성장 전략, 조직 개선, 경영자 교육 등
좋은예시: "애플이 처음 iPhone을 성공적으로 출시한 전략을 바탕으로, 새로운 제품 출시 전략을 제안해줘."
나쁜예시: "새로운 제품 출시 전략을 제안해줘."
비교: 좋은 예시에서는 과거의 성공한 전략을 활용하여 현재의 문제 해결에 도움이 되는 아이디어를 얻을 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 일반적인 제품 출시 전략만 요청하여 과거의 성공 사례를 참고하지 못합니다.
특정 대상 및 이해관계자 고려
설명: 특정 대상 및 이해관계자 고려는 AI 모델에게 특정 대상이나 이해관계자를 고려한 정보 제공을 요청하는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 대상에 맞는 적절한 정보나 해결책을 얻을 수 있습니다.
목적: 특정 대상이나 이해관계자를 고려하여 그들에게 적합한 정보나 해결책을 제공하기 위함입니다.
적용분야: 고객 서비스, 직원 관리, 협력사 관계 관리 등
좋은예시: "주요 이해관계자들을 만족시킬 수 있는 지속 가능한 사회적 책임 프로젝트 아이디어를 제안해줘."
나쁜예시: "사회적 책임 프로젝트 아이디어를 제안해줘."
비교: 좋은 예시에서는 주요 이해관계자를 고려한 아이디어를 요청하여, 그들의 만족도를 높일 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 일반적인 사회적 책임 프로젝트 아이디어만 요청하여 특정 이해관계자의 만족도를 고려하지 못합니다.
스토리텔링 활용
설명: 스토리텔링 활용은 AI 모델에게 정보를 전달하는데 독특한 스토리를 사용하도록 요청하는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 감동적이고 기억하기 쉬운 정보 전달 방식을 활용할 수 있습니다.
목적: 감동적인 스토리를 통해 정보를 효과적으로 전달하고 기억에 오래 남게 하기 위함입니다.
적용분야: 광고 캠페인, 상품 소개, 투자 유치 등
좋은예시: "당사의 새로운 친환경 제품 라인을 소개하는 감동적인 스토리를 만들어줘."
나쁜예시: "새로운 친환경 제품 라인을 소개해줘."
비교: 좋은 예시에서는 감동적인 스토리를 활용하여 제품 라인을 소개함으로써 고객의 관심을 끌고 기억에 오래 남을 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 일반적인 제품 소개만 요청하여 스토리텔링의 효과를 활용하지 못합니다.
명확한 기준 설정
설명: 명확한 기준 설정은 AI 모델에게 특정 기준에 따라 결과를 생성하도록 요청하는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 기준에 부합하는 적절한 결과를 얻을 수 있습니다.
목적: 특정 기준을 충족하는 결과를 얻기 위함입니다.
적용분야: 성과 평가, 리더십 평가, 제품 비교 등
좋은예시: "매출 성장률, 고객 만족도, 환경 지속 가능성을 기준으로 경쟁사와의 우리 회사의 성과를 비교해줘."
나쁜예시: "경쟁사와의 성과를 비교해줘."
비교: 좋은 예시에서는 명확한 기준을 설정하여 그에 따른 성과 비교 결과를 얻을 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 일반적인 성과 비교만 요청하여 기준에 부합하는 결과를 얻기 어렵습니다.
점진적인 정보 제공
설명: 점진적인 정보 제공은 AI 모델에게 필요한 정보를 단계별로 제공하면서, 각 단계마다 모델의 결과를 확인하고 평가하는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 최종 결과에 이르기까지 과정을 점검하고 수정할 수 있습니다.
목적: AI 모델의 결과를 점진적으로 개선하고 사용자의 요구에 최적화된 결과를 얻기 위함입니다.
적용분야: 프로젝트 관리, 전략 수립, 제품 개발 등
좋은예시: "새로운 제품 개발 프로세스를 첫 단계부터 차례대로 설명하고, 각 단계에서의 중요한 결정 사항을 확인해줘."
나쁜예시: "새로운 제품 개발 프로세스를 설명해줘."
비교: 좋은 예시에서는 점진적인 정보 제공을 통해 각 단계마다 중요한 결정 사항을 확인하고 수정할 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 일반적인 제품 개발 프로세스 설명만 요청하여 점진적인 개선이 어렵습니다.
반복적인 질문 사용
설명: 반복적인 질문 사용은 AI 모델에게 동일한 주제에 대해 여러 가지 방식으로 질문을 하여 다양한 관점에서 정보를 얻는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 주제에 대한 깊이 있는 이해를 얻을 수 있습니다.
목적: 주제에 대한 다양한 관점과 깊이 있는 이해를 얻기 위함입니다.
적용분야: 리서치, 전략 수립, 시장 분석 등
좋은예시: "새로운 시장 진입에 대해 다양한 관점에서 고려해야 할 사항을 알려줘."
나쁜예시: "새로운 시장 진입에 대한 정보를 알려줘."
비교: 좋은 예시에서는 다양한 관점에서의 질문을 통해 시장 진입에 대한 깊이 있는 이해를 얻을 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 일반적인 정보 요청만 하여 깊이 있는 분석이 어렵습니다.
구체적인 시나리오 제시
설명: 구체적인 시나리오 제시는 AI 모델에게 특정 상황이나 문제를 구체적으로 설명하여 이에 대한 해결책이나 정보를 얻는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 상황에 맞는 적절한 해결책을 찾을 수 있습니다.
목적: 특정 상황에 맞는 적절한 해결책이나 정보를 얻기 위함입니다.
적용분야: 의사결정, 문제 해결, 상황별 대응 전략 등
좋은예시: "우리 회사의 경쟁력을 강화하기 위해 상대적으로 낮은 매출 성장률과 높은 이직률이라는 상황에서 어떤 전략을 세울 수 있을까?"
나쁜예시: "회사 경쟁력을 강화하는 전략을 알려줘."
비교: 좋은 예시에서는 구체적인 시나리오를 제시하여 상황에 맞는 적절한 전략을 얻을 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 일반적인 전략 요청만 하여 상황별 대응 전략을 찾기 어렵습니다.
가설 설정 및 검증
설명: 가설 설정 및 검증은 AI 모델에게 특정 가설을 제시하고 이를 검증하거나 논증하는 과정을 요청하는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 가설의 타당성을 확인하고, 새로운 아이디어나 전략을 검토할 수 있습니다.
목적: 가설의 타당성을 확인하고 새로운 아이디어나 전략을 검토하기 위함입니다.
적용분야: 리서치, 전략 수립, 제품 개발 등
좋은예시: "고객 만족도를 높이기 위한 가설로, '고객 서비스 직원의 교육 투자를 늘리면 만족도가 상승할 것이다'라는 가설을 검증해줘."
나쁜예시: "고객 만족도를 높이는 방법을 알려줘."
비교: 좋은 예시에서는 구체적인 가설을 제시하여 가설의 타당성을 검증할 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 일반적인 방법 요청만 하여 가설의 타당성을 확인하기 어렵습니다.
다양한 관점 탐색
설명: 다양한 관점 탐색은 AI 모델에게 여러 가지 관점에서 문제나 상황을 분석하도록 요청하는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 문제를 더 깊이 이해하고 다양한 해결책을 찾을 수 있습니다.
목적: 문제에 대한 깊이 있는 이해와 다양한 해결책 찾기 위함입니다.
적용분야: 문제 해결, 전략 수립, 의사 결정 등
좋은예시: "새로운 시장 진입에 대한 장점과 단점, 그리고 이를 위한 전략들을 경쟁 기업, 고객, 투자자의 관점에서 분석해줘."
나쁜예시: "새로운 시장 진입에 대한 장점과 단점을 알려줘."
비교: 좋은 예시에서는 다양한 관점에서의 분석을 통해 문제를 깊이 있게 이해하고 다양한 해결책을 찾을 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 일반적인 장단점 분석만 요청하여 다양한 관점을 고려하기 어렵습니다.
순차적 작업 분할
설명: 순차적 작업 분할은 큰 프로젝트나 복잡한 문제를 여러 개의 작은 단위로 나누어 순차적으로 처리하도록 AI 모델에 요청하는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 효율적으로 문제를 해결하고 결과를 도출할 수 있습니다.
목적: 큰 프로젝트나 복잡한 문제를 효율적으로 해결하기 위함입니다.
적용분야: 프로젝트 관리, 제품 개발, 연구 등
좋은예시: "새로운 제품 런칭에 필요한 단계를 순차적으로 나누고, 각 단계별로 해야 할 작업을 알려줘."
나쁜예시: "새로운 제품 런칭에 필요한 전체 과정을 알려줘."
비교: 좋은 예시에서는 순차적 작업 분할을 통해 효율적으로 문제를 해결하고 결과를 도출할 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 일반적인 과정 요청만 하여 작업 분할의 이점을 활용하지 못합니다.
최적화된 결과 요청
설명: 최적화된 결과 요청은 AI 모델에게 사용자의 목표와 조건에 맞는 최적의 해결책을 찾도록 요청하는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 주어진 상황에서 최선의 선택을 할 수 있습니다.
목적: 주어진 상황에서 최선의 선택을 하기 위함입니다.
적용분야: 의사 결정, 전략 수립, 제품 개발 등
좋은예시: "한정된 예산 내에서 고객 만족도를 최대한 높일 수 있는 마케팅 전략을 찾아줘."
나쁜예시: "고객 만족도를 높이는 마케팅 전략을 알려줘."
비교: 좋은 예시에서는 한정된 예산이라는 조건을 고려한 최적화된 결과를 얻을 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 일반적인 마케팅 전략 요청만 하여 최적화된 결과를 얻기 어렵습니다.
다중 시나리오 비교
설명: 다중 시나리오 비교는 AI 모델에게 여러 가지 시나리오에 대한 결과를 분석하고 비교하여 최적의 선택지를 찾도록 요청하는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
목적: 여러 가지 시나리오를 비교하여 최적의 선택지를 찾기 위함입니다.
적용분야: 의사 결정, 전략 수립, 비즈니스 모델 개발 등
좋은예시: "투자를 받기 위한 3가지 다른 전략에 대한 장단점과 그 결과를 비교해줘."
나쁜예시: "투자를 받기 위한 전략을 알려줘."
비교: 좋은 예시에서는 다중 시나리오 비교를 통해 최적의 선택지를 찾을 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 일반적인 전략 요청만 하여 다양한 시나리오를 비교하기 어렵습니다.
추론 기반 질문
설명: 추론 기반 질문은 AI 모델에게 기존 정보를 바탕으로 새로운 정보나 가설을 도출하도록 요청하는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 더 깊이 있는 분석과 통찰력을 얻을 수 있습니다.
목적: 기존 정보를 바탕으로 새로운 정보나 가설을 도출하기 위함입니다.
적용분야: 리서치, 시장 분석, 경쟁력 분석 등
좋은예시: "우리 회사와 경쟁사의 제품 비교 분석을 바탕으로, 경쟁력을 강화할 수 있는 제품 개선 방안을 제안해줘."
나쁜예시: "경쟁사의 제품과 비교했을 때 우리 제품의 장점을 알려줘."
비교: 좋은 예시에서는 추론 기반 질문을 통해 더 깊이 있는 분석과통찰력을 얻을 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 일반적인 장점 요청만 하여 새로운 정보나 가설을 도출하기 어렵습니다.
원인과 결과의 상관관계 분석
설명: 원인과 결과의 상관관계 분석은 AI 모델에게 특정 원인이 결과에 어떤 영향을 미치는지 분석하도록 요청하는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 원인과 결과의 상관관계를 이해하고 전략을 개선할 수 있습니다.
목적: 원인과 결과의 상관관계를 이해하고 전략을 개선하기 위함입니다.
적용분야: 경영 분석, 마케팅 전략, 제품 개발 등
좋은예시: "우리 회사의 고객 이탈률이 증가한 원인과 이에 따른 영향을 분석해줘."
나쁜예시: "고객 이탈률이 높아진 이유를 알려줘."
비교: 좋은 예시에서는 원인과 결과의 상관관계 분석을 통해 전략을 개선할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 반면, 나쁜 예시에서는 일반적인 원인 요청만 하여 상관관계를 이해하기 어렵습니다.
프롬프트 기법 카테고리화
- 프롬프트 설계 및 구조화:
- 명확한 문맥 설정
- 제한적인 선택 옵션 제공
- 명령어 기반 프롬프트
- 스텝 바이 스텝 가이드
- 텍스트 스타일 지정
- AI 모델 관리 및 최적화:
- AI 모델 적용 범위 조절
- 피드백 기반 학습
- 실험적 프롬프트 생성
- 전문가 지식 활용
- 목표 설정 및 전략 구축:
- 구체적 목표 설정
- 자원 및 제약 조건 명시
- 다양한 시나리오 탐색
- 창의적 접근 방식 요청
- 기존의 성공 사례 활용
- 특정 대상 및 이해관계자 고려
- 내용 구성 및 스토리텔링:
- 스토리텔링 활용
- 명확한 기준 설정
- 점진적인 정보 제공
- 반복적인 질문 사용
- 문제 해결 및 분석 기법:
- 구체적인 시나리오 제시
- 가설 설정 및 검증
- 다양한 관점 탐색
- 순차적 작업 분할
- 최적화된 결과 요청
- 다중 시나리오 비교
- 추론 기반 질문
- 원인과 결과의 상관관계 분석