토픽 66 / 172·생성형 AI와 LLM 활용
프롬프트 엔지니어링
프롬프트 엔지니어링
LLM에서 원하는 결과를 얻기 위해 입력 프롬프트(지시문)를 설계·최적화하는 기법으로, 모델 파라미터 수정 없이 성능을 극대화
특징: 파라미터 고정, 빠른 적용, 비용 효율적, 반복 실험 용이
기법
- •Zero-shot: 예시 없이 지시문만으로 수행, 간단한 작업에 적합
- •Few-shot: 예시 제공으로 패턴 학습 유도, 복잡한 형식에 유리
- •Chain-of-Thought(CoT): 단계별 추론 유도, 논리·수학 문제에 효과적
- •역할부여(Role Prompting): "You are~"로 전문가 역할 부여
- •형식지정(Format Prompting): JSON·표·목록 등 출력 형식 지정
적용사례: ChatGPT활용, 코드생성, 문서요약, 번역
비교: 프롬프트엔지니어링(파라미터고정·빠름) vs Fine-tuning(모델수정·고성능) vs RAG(검색보강·최신정보)
연관: LLM, GPT, Few-shot Learning, Chain-of-Thought