Prompt Engineering 기법

개요

Prompt Engineering(프롬프트 엔지니어링)은 대규모 언어모델(LLM)의 성능을 최대한 이끌어내기 위해 입력 프롬프트를 설계, 구성, 조정하는 기술입니다. GPT-4, Claude, LLaMA, PaLM 등 현대 LLM은 같은 모델이라도 프롬프트 구조에 따라 응답 품질이 크게 달라지기 때문에, 효과적인 프롬프트 설계가 매우 중요합니다. 최근에는 Chain-of-Thought(CoT), Zero-shot, Few-shot, Role prompting, Instruction tuning 등 다양한 기법이 활용되며, 프롬프트 자체가 모델 성능의 핵심 변수로 작용합니다.

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1. 개념 및 정의

Prompt Engineering이란 모델에게 문제 해결을 요청할 때 사용하는 입력 문장을 명시적, 구조화된 방식으로 설계하여 더 정확하고 일관된 출력을 유도하는 전략입니다.

• 목표: 더 나은 응답, 더 정밀한 제어, 더 정확한 추론 유도
• 방식: 문장 구성, 지시문 추가, 예시 삽입, 단계 유도 등

LLM은 "입력 시퀀스 → 출력 시퀀스" 구조이기 때문에, 프롬프트는 실질적인 프로그래밍 인터페이스 역할을 합니다.

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2. 주요 Prompt Engineering 기법

기법	설명	특징
Zero-shot prompting	설명 없이 문제만 주는 방식	빠르지만 일관성 낮음
Few-shot prompting	예시를 몇 개 삽입	성능 향상 가능, 컨텍스트 길이 사용됨
Chain-of-Thought(CoT)	추론 과정을 단계적으로 유도	수학, 논리 문제에 탁월
Self-consistency	여러 번 응답 후 가장 일관된 답 선택	다중 샘플링 기반 정확도 향상
Role prompting	모델에게 역할을 지정	스타일 제어에 유리 (예: 너는 변호사야)
Instruction-based	명령문 구조의 지시	T5, FLAN 등에서 효과적
Tree-of-Thought(ToT)	트리 구조로 다양한 해를 탐색	고난도 창의적 문제에 적합
ReAct	생각(Reasoning) + 행동(Action)을 번갈아 수행	도구 기반 AI 에이전트 설계
Retrieval-Augmented Prompting	외부 정보 검색을 포함	RAG와 결합해 실시간 지식 활용

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3. 기법 예시 (Chain-of-Thought)

Q: Alice has 3 apples. She buys 2 more. How many does she have?
A: Let’s think step by step.
- Alice starts with 3 apples.
- She buys 2 more, so now she has 3 + 2 = 5.
Answer: 5

Chain-of-Thought은 LLM에게 "생각하는 방법"을 유도하여 복잡한 문제를 더 잘 해결하도록 합니다.

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4. 응용 분야별 Prompting 전략

분야	사용 기법	목적
수학/논리	Chain-of-Thought, Self-consistency	정확한 계산과 추론 유도
요약/번역	Instruction Prompting, Role Prompting	스타일/길이 제어
코드 생성	Few-shot + ReAct	함수 예시 기반 정확한 코드 작성
정보 검색	RAG, Retrieval Prompting	사실 기반 응답 생성
창의적 작문	Tree-of-Thought, Role Prompting	다방향 스토리텔링 유도

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5. 프롬프트 설계 팁

• 명확한 지시문: “간단히 요약해줘”, “찬반 의견을 나눠서 설명해줘” 등
• 구조적 출력 요구: “JSON 형식으로 출력해줘”, “표로 정리해줘”
• 출력 제약 조건: “300자 이내로”, “한 문장으로 요약”
• 역할 부여: “당신은 고등학교 수학 교사입니다. 학생에게 설명하듯이 답해주세요.”
• 단계적 유도: “먼저 문제를 이해하고, 다음으로 해답을 도출해보세요.”

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6. 장점 및 고려사항

항목	설명
장점	별도 파인튜닝 없이도 모델의 잠재력 최대 활용 가능, 다양한 태스크 전이 가능
주의점	프롬프트 길이 제한, 컨텍스트 초과, 표현 방식에 따라 성능 편차 존재
도구 활용	LangChain, PromptLayer, GPT Index, PromptBase 등

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7. 결론

Prompt Engineering은 단순한 '입력 문장 작성'을 넘어 LLM을 정밀하게 제어하고 활용하는 핵심 기술입니다. 특히 다양한 prompting 기법은 추론력 향상, 스타일 제어, 멀티스텝 처리 등 LLM의 한계를 극복하는 데 필수적입니다. 앞으로 에이전트 시스템, 멀티모달 LLM, 실시간 검색 기반 AI와 결합하여 더 강력한 지능형 시스템 구축의 기반이 될 것입니다.