우리가 선택할 수 있는 LLM이 세상에 부족하지 않습니다. 솔직히 말해서, 이 모델은 우리가 말하는 대로 상품화되었고, 가속화되고 있습니다. 예를 들어, 제 마지막 기사 OpenAI GPT4o, Meta Llama 3.1B, Google Gemini 1.5 pro를 참조하세요. LLM이 구동하는 ChatGPT 및 Perplexity와 같은 앱은 MS Word 및 Excel과 유사한 일상 도구가 될 것입니다.

따라서 직장인들에게 가장 중요한 것은 이러한 모델에서 어떻게 가치를 도출하고 이러한 앱을 최상의 상태로 작동시키는가입니다. 이는 모든 IT 전문가가 숙달해야 하는 필수적인 기술로 이어집니다 → 신속한 엔지니어링. 

좋은 프롬프트는 어떤 것일까요? 

대규모 언어 모델(LLM)의 힘을 효과적으로 활용하려면 좋은 프롬프트는 명확하고 구체적이며 잘 구성되어야 합니다. 좋은 프롬프트를 만드는 핵심 요소는 다음과 같습니다. 

1. 명확성과 구체성
   • 명확한 지침: 프롬프트에는 여러 가지 해석을 피하기 위해 명확한 지시가 제공되어야 합니다.
   • 구체적인 세부 사항: 맥락, 원하는 결과, 형식, 스타일, 길이에 대한 자세한 정보를 포함합니다.

2. 문맥 및 배경
   • 관련 맥락: 모델이 시나리오를 이해하는 데 도움이 될 만큼 충분한 배경 정보를 제공합니다.
   • 청중 사양: 타겟 청중에 맞춰 프롬프트를 조정하여 출력이 관련성을 갖도록 합니다.

3. 원하는 출력 형식
   • 예시: 예상되는 출력 형식을 설명하기 위해 예를 들어보세요.
   • 구조화된 형식: 답변의 구조(예: 요점, 목록, 문단)를 명확하게 정의합니다.

4. 반복적 개선
   • 피드백 메커니즘: 모델의 반응에 따라 반복적인 개선이 가능합니다.
   • 실험: 가장 효과적인 프롬프트 변형을 파악하기 위해 다양한 프롬프트 변형을 테스트합니다.

5. 모호함을 피하다
   • 정확한 언어: 모호하거나 "불분명한" 설명의 사용을 최소화하세요.
   • 명시적 지시: 무엇을 해야 하고 무엇을 하지 말아야 하는지 명확하게 말하세요.

프레임워크가 프롬프트를 효과적으로 만드는 방법

프롬프트 엔지니어링 프레임워크는 보다 효과적인 프롬프트를 구성하는 데 도움이 되는 구조를 제공합니다. 지난 2년 동안 40개 이상의 프롬프트 엔지니어링 프레임워크가 개발되었는데, 이는 따라하기 매우 힘듭니다. 근본적으로 프롬프트 엔지니어링 프레임워크를 평가하려면 효과성, 사용성, 반복적 개선 기능, 성과 지표, 커뮤니티 지원 및 적응성을 평가해야 합니다.

사용 편의성, 출력 성능, 사용 사례, 신속한 재사용성을 기준으로 다음의 다섯 가지 프레임워크를 추천합니다. 

CRISP 프레임워크 

• 맥락: 모델이 시나리오를 이해하는 데 도움이 되는 자세한 배경을 제공합니다.
• 요청: 작업을 명확하게 지정하여 모델이 무엇을 해야 할지 알 수 있도록 합니다.
• 통찰력: 추가 정보를 추가하여 모델에 대한 이해도를 높입니다.
• 스타일: 타겟 청중에게 적합하도록 응답의 톤과 방식을 정의합니다.
• 매개변수: 길이, 형식 등의 응답에 대한 경계를 설정하여 출력이 특정 요구 사항을 충족하도록 합니다.

ERA 프레임워크 

• 기대: 모델에 대한 명확한 목표를 제공하고 원하는 결과를 설명합니다.
• 역할: 모델의 역할을 지정하여 모델의 동작을 안내합니다.
• 행동: 구체적인 작업을 설명하고 모델이 어떤 조치를 취해야 할지 알 수 있도록 합니다.

RTF 프레임워크 

• 요구: 사용자의 요청을 명확하게 정의합니다.
• 일: 수행할 작업을 지정합니다.
• 체재: 명확성과 구조를 보장하면서 원하는 응답 형식을 설명합니다.

사고의 사슬(CoT) 프레임워크 

• 단계별 추론: 모델이 문제를 단계별로 생각해내도록 장려하여 복잡한 추론 작업의 질을 향상시킵니다.
• 반복적인 프로세스: 모델의 성능을 시간이 지남에 따라 개선하고 개선하여 개선과 피드백을 제공합니다.

LangGPT 프레임워크 

LangGPT는 NLP 프롬프트를 보다 구조화하고 재사용 가능하게 만드는 구조화된 재사용 가능한 프로그래밍 언어에서 영감을 받은 프롬프트 엔지니어링 프레임워크입니다. 

• 템플릿 기반: 템플릿, 변수, 명령을 사용하여 구조화된 프롬프트를 생성함으로써 고품질 결과물을 보다 쉽게 생성할 수 있습니다.
• 듀얼 레이어 구조: 재사용 가능하고 모듈식인 프롬프트를 허용하여 효율성과 일관성을 향상시킵니다.
• 커뮤니티 지원: 공유 템플릿과 리소스를 제공하여 협업과 지속적인 개선을 촉진합니다.

기본 모듈에는 다음과 같은 요소가 포함됩니다.

이는 중국 기반 커뮤니티에서 만들어졌으며 다른 신속한 엔지니어링 프레임워크와 비교했을 때 LLM이 작업을 수행하도록 안내하는 데 더 나은 성과를 보였습니다.

시나리오를 통한 각 프레임워크의 장단점

각 프레임워크에는 강점과 약점이 있으며, 선택은 작업의 복잡성, 목표 및 사용자의 프레임워크에 대한 친숙도에 따라 달라집니다. 다음은 이러한 프레임워크의 장단점을 강조하는 예입니다. 

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ChatGPT를 기반으로 이러한 프롬프트의 출력을 찾을 수 있습니다. 여기. 

각 프레임워크의 이상적인 사용 사례. 

사용 사례는 또한 선택 프레임워크에 큰 역할을 합니다. 다양한 분야를 분류하고 각 범주에 가장 적합한 프롬프트 엔지니어링 프레임워크를 강점과 특성에 따라 나타낸 표가 있습니다.

결론 

신속한 엔지니어링 프레임워크의 진화는 AI 언어 모델과 그 응용 프로그램의 빠른 발전을 반영합니다. 처음에는 신속한 엔지니어링이 간단한 지시 기반 접근 방식에 초점을 맞추었지만, 그 이후로 AI 잠재력을 극대화하기 위해 보다 정교한 프레임워크로 발전했습니다.

• 상쾌한: 글쓰기, 금융, 마케팅, 법률 등 세부적인 맥락과 포괄적인 답변이 필요한 작업에 가장 적합합니다.
• 간이 침대: 복잡한 프로세스에 대한 명확성을 높여주는 단계별 접근 방식을 제공합니다.
• 연대: 빠르고 직접적인 작업에 적합한 간단하고 직관적인 출력을 제공합니다.
• RTF: 간결하고 체계적인 결과물에 효과적이므로 소셜 미디어 콘텐츠에 적합합니다.
• 언어GPT: 고도로 구조화되고 사용자 정의가 가능하므로 일관성과 재사용성이 필요한 디자인, SEO 및 코딩 작업에 이상적입니다.

그럼에도 불구하고 자동화에 대한 이러한 추세에도 불구하고 특정 산업에 맞게 AI 애플리케이션을 조정하고 규정 준수와 안전을 보장하는 데 있어서 인간의 전문성은 여전히 중요합니다.

보너스: 다음은 CRISP를 사용하여 이 기사의 제목을 생각해 내기 위해 사용한 프롬프트입니다. 여러분도 지금 당장 이 프레임워크를 사용해 보시기를 제안드립니다.

문맥: 당신은 기술 작가이자 SEO 전문가로서, 프롬프트 엔지니어링 프레임워크에 대한 전문가적 견해를 제시하는 기사를 작성하고 있습니다.

요구: 기사 제목을 가장 SEO에 최적화된 구조로 구성하세요. Google 키워드 플래너, Ahrefs, SEMrush를 사용하여 상위 5개 키워드를 식별하세요.

통찰력: 본 기사는 프롬프트 엔지니어링에 대한 일정 수준의 이해가 있는 IT 전문가를 대상으로 합니다. LinkedIn 게시물과 뉴스레터에 사용됩니다.

스타일: 매력적이다.

매개변수: 제목은 짧고, 눈길을 끌며, 행동 촉구를 생성해야 합니다.

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참고문헌

1. ERA/ERF: https://easyaibeginner.com
2. 상쾌한: https://promptengineering.org/the-crisp-method-a-dynamic-framework-for-advanced-ai-reasoning-and-decision-making/
3. COT 학습 촉진: https://learnprompting.org/docs/intermediate/chain_of_thought
4. 언어GPT: https://www.langgpt.ai/ 
5. 다양한 프롬프트 프레임워크를 마스터하기 위한 가이드