최적의 챗GPT 프롬프트를 작성하는 6단계 체크리스트

지난 6개월 동안 챗GPT는 많은 산업 분야에 적용됐으며, 텍스트 작성, 요약 및 분석부터 아이디어 생성 및 문제 이해까지 다양한 용도로 활용되고 있다. 이처럼 챗GPT가 일상적인 툴로 자리 잡으면서 효율적인 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 대규모 언어 모델(LLM)은 많은 일을 할 수 있지만 답변의 품질은 천차만별이기 때문이다.
 

챗GPT는 서로 다른 단어가 서로 뒤따를 가능성을 기반으로 응답을 생성한다. 이 가능성은 학습 데이터에서 유사한 문맥에서 발생한 빈도를 따른다. 이 때문에 불완전하거나 부정확하거나 심지어는 엉뚱한 답변이 나올 수 있다.

여기서는 챗GPT 시스템에 대한 요청, 즉 프롬프트를 최적으로 설계해 챗GPT 활용도를 극대화하는 6단계를 소개한다.
 

1. 컨텍스트

동료에게 문제에 대한 맥락을 설명하거나 자세한 정보를 제공하지 않고 도움을 요청한다고 생각해 보자. 아마도 의미 있는 답변을 얻지 못할 것이다. 챗GPT도 마찬가지다. 원하는 결과를 얻으려면 프롬프트가 가능한 한 명확하고 포괄적이어야 한다. 따라서 모델이 문제를 더 잘 이해할 수 있도록 항상 현재 상황을 설명하자.

어떤 프로젝트를 진행 중인지, 자신의 역할이 무엇인지, 해결하려는 문제가 무엇인지 구체적으로 설명한다. 또한 따옴표를 사용해 프롬프트의 중요한 부분을 강조하면, 챗GPT가 가장 중요한 정보에 집중할 수 있다.
 

2. 역할 할당

맥락과 배경 정보가 제공된 후에는 챗GPT가 어떤 역할이나 관점을 취해야 하는지 알아야 한다. '선임 자바 개발자의 관점에서', '애자일 코치로서' 또는 '스크럼 제품 책임자라면' 같은 프롬프트를 삽입하면 챗GPT가 관점을 바꾸고 정보의 우선순위를 지정해 응답에 긍정적인 영향을 줄 수 있다. 
 

3. 명확한 지시

챗GPT가 맥락과 역할을 파악했다면, 다음은 작업을 수행하기 위한 명확하고 뚜렷한 지시가 필요하다.

"부탁합니다" 같은 모호한 문구는 피하고 대신 "분석하라", "작성하라", "나에게 이야기해 달라" 같이 명확하고 모호하지 않은 지시를 내려 챗GPT가 해야 할 작업을 잘못 해석하지 않도록 한다. 또한 동일한 프롬프트에서 여러 지침을 차례로 사용해 챗GPT에 수행할 작업을 더 정확하게 지시할 수도 있다.

특정 단계를 원치 않거나 관련이 없는 경우 챗GPT에 해당 단계를 생략하도록 지시할 수도 있다. 예를 들어, "자세한 설명이나 이유는 생략하고 수행해야 할 단계만 알려달라" 같은 프롬프트를 사용할 수 있다.
 

4. 예제 

좋은 예와 나쁜 예를 추가하면 더 정확한 답변을 얻을 수 있다. 예를 들어 챗GPT가 뉴스레터를 작성하도록 하려면, 잘 만들어진 예제를 제시하고 챗GPT가 예제를 따라 비슷한 뉴스레터를 작성하도록 요청한다.

마찬가지로 잘못된 예제를 이용하면 특정 실수를 피하는 데 도움이 된다. 물론, 예제와 나머지 프롬프트 사이에 명확한 구분을 두어 무엇이 긍정적인 예제이고 무엇이 부정적인 예제인지 명확하게 표시해야 한다.

프롬프트는 가능하면 영어 문구를 사용하는 것이 좋다. 챗GPT는 여러 언어를 지원하지만, 학습 데이터의 대부분이 영어이기 때문에 결과에 사용할 수 있는 영어 자원이 더 많다.
 

5. 응답 길이 제한

앞서 언급했듯이 일반적으로 짧은 프롬프트보다 긴 프롬프트가 더 효과적이다. 하지만 프롬프트가 너무 길어지거나 관련 없는 정보가 포함되지 않도록 주의해야 한다. 응답 품질을 개선하는 데 필요한 세부 정보만 제공하자.

답변도 마찬가지다. 특정 길이를 초과하면 부정확성이 높아지므로 챗GPT에 너무 긴 문장을 요청하지 않는 것이 좋다. 경우에 따라 답변이 너무 길어지면 챗GPT가 작성을 중지하기도 한다. 그런 다음 텍스트 생성을 다시 시작하면 오류가 발생할 수 있다. 따라서 "다음 기사를 500단어 이하로 요약해 달라"와 같이 답변의 길이를 제한하는 것이 좋다. 

적합한 애플리케이션과 상황에 챗GPT를 사용하는 것도 중요하다. 특히 IT 세계에서는 매우 빠르게 변화하는 주제가 있다. 챗GPT의 지식 기반은 2021년에 만들어진 것이기 때문에 코드 라이브러리나 프로그래밍 언어에 대한 정확한 질문에 잘못된 답변을 내놓아 프로그래머가 길을 잃는 경우가 종종 있다.

반면에 프로그래밍 언어에 대한 질문이라도 버전과 관계없이 답변이 동일한 일반적인 질문이나 흔히 사용되는 구성 요소의 구현, 이미 작성된 코드에 대한 디버깅 등은 챗GPT가 효과적인 답변을 내놓는다.
 

6. 불충분한 답변에 대한 프롬프트 개선

챗GPT에 대한 첫 번째 요청이 바로 성공하지 못하는 경우가 종종 있다. 다른 답변을 찾고 있다면 그에 따라 프롬프트를 조정해야 한다. 종종 사소한 변경이나 생략 및 추가만으로도 더 나은 답변을 얻을 수 있다.

하지만 대화를 통해 주제를 완전히 이해해야 하는 경우가 많다. 더 정확한 답변을 얻으려면 후속 질문을 하고 자세한 내용을 요청해야 한다. "왜 그렇게 생각하는가?", "출처가 어디인가?" 같은 간단한 후속 질문을 통해 잘못된 정보의 위험도 파악할 수 있다.

그러면 챗GPT가 잘못된 답변에 대해 사과하고 문구를 수정하는 경우가 많다. 시간이 지나고 여러 번 시도해도 답변이 만족스럽지 않다면 포기해야 할 때이다. 챗GPT가 모든 문제에 적합한 도구는 아니며, 이런 경우에는 다른 접근 방식을 시도하는 것이 좋다. 챗GPT는 만능이 아니다.

참고로 챗GPT 버전 3.5를 사용하든 4를 사용하든 프롬프트 작성에는 아무런 차이가 없다. 설정된 규칙은 동일하게 유지되며, 챗GPT 4는 더 긴 프롬프트를 처리할 수 있고 문맥을 잃을 가능성이 적다는 점이 유일한 차이점이다. 
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