프롬프트 엔지니어링은 대형 언어 모델(LLM)을 위한 정밀한 입력을 작성하여 원하는 반응을 이끌어내는 기술로, AI 시대에 필수적인 스킬입니다. 이는 대화형 AI의 일반 사용자에게 유익할 뿐만 아니라 차세대 AI 기반 애플리케이션을 개발하는 개발자에게는 더 중요합니다.
프롬프트 포엣 소개
Character.ai에서 개발한 프롬프트 포엣은(현재 Google의 일원이 됨) 사용이 간편한 저코드 템플릿 시스템을 통해 고급 프롬프트 엔지니어링을 간소화합니다. 이 시스템은 컨텍스트를 효과적으로 관리하고 외부 데이터를 통합하여 LLM이 생성하는 응답이 실제 정보에 기반하도록 합니다. 이러한 혁신은 향상된 AI 상호작용을 위한 발판을 마련합니다.
소수 샷 학습의 힘
소수 샷 학습은 AI가 최소한의 예시를 바탕으로 원하는 반응을 생성하도록 합니다. 모델의 미세 조정은 자원 소모가 크고 시간이 많이 걸릴 수 있지만, 소수 샷 학습은 최소한의 컨텍스트로 신속한 조정을 가능하게 합니다. 이 기능은 미세 조정 후에도 모델의 능력을 향상시켜 특정 시나리오에 적응할 수 있게 합니다.
프롬프트 포엣으로 소수 샷 학습의 접근성 높이기
프롬프트 포엣을 사용하면 소수 샷 학습을 쉽게 구현할 수 있습니다. YAML 및 Jinja2 템플릿을 사용하여 예시를 매끄럽게 통합한 동적 프롬프트를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 소매업체의 고객 서비스 챗봇을 설계할 때, 프롬프트 포엣을 사용하면 주문 내역 및 현재 진행 중인 프로모션과 같은 관련 고객 정보를 포함할 수 있습니다. 친근한, 공식적인, 간결한, 또는 정보 제공 위주의 대화 톤을 맞추기 위해 브랜드의 목소리를 반영한 소수 샷 예시를 포함할 수 있습니다.
고객 서비스 챗봇을 위한 기본 지침
챗봇의 틀은 다음과 같을 수 있습니다:
- 시스템 지침
yaml
- name: system instructions
role: system
content: |
당신은 소매 사이트의 고객 서비스 챗봇입니다. 고객의 질문에 대답하고 정보를 제공하며 문제를 해결하는 역할을 맡고 있습니다. 아래에는 사용자 입력 예시와 해당 반응이 나열되어 있습니다.
- 고객 데이터
yaml
- name: customer data
role: system
content: |
현재 주문:
{% for order in current_orders %}
- {{ order.description }}
{% endfor %}
과거 주문:
{% for order in past_orders %}
- {{ order.description }}
{% endfor %}
- 프로모션
yaml
- name: promotions
role: system
content: |
프로모션:
{% for promotion in promotions %}
- {{ promotion.description }}
{% endfor %}
톤 설정
브랜드에 따라 톤과 스타일이 다를 수 있습니다. 친근하고 캐주얼한 브랜드의 경우, 예시는 다음과 같습니다:
- 사용자 프롬프트: "안녕하세요, ??product_name??를 주문했는데 아직 오지 않았어요. 왜 이러죠?"
- 응답: "안녕하세요 ??username??! 불편을 드려 죄송해요—최대한 빨리 해결해 드릴게요. 지금 ??order_date??에 주문한 ??productname??을 확인하고 있어요!"
반면, 더 공식적인 브랜드의 경우 반응은 다음과 같을 것입니다:
- 사용자 프롬프트: "안녕하세요, ??product_name??를 주문했는데 아직 오지 않았습니다. 도와주실 수 있나요?"
- 응답: "연락 주셔서 감사합니다, ??username??. 불편을 드려 죄송합니다. 곧 ??order_date??에 주문한 ??productname??의 상태를 확인하겠습니다."
통합하기
프롬프트 포엣의 프롬프트 클래스를 사용하여 기본 지침, 예시 및 실제 고객 데이터를 합쳐 응답을 생성하여 정확하고 상황 인식이 가능한 AI 반응을 만들어낼 수 있습니다.
python
userpastorders = getpastorders(user)
usercurrentorders = getcurrentorders(user)
promotions = get_promotions(user)
template_data = {
"pastorders": userpastorders,
"currentorders": usercurrentorders,
"promotions": promotions
}
combinedtemplate = baseinstructions + fewshotexamples + customer_data
prompt = Prompt(
rawtemplate=combinedtemplate,
templatedata=template_data
)
model_response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=prompt.messages
)
프롬프트 포엣으로 AI 향상시키기
프롬프트 포엣은 소수 샷 학습과 같은 고급 기술을 도입하여 전통적인 프롬프트 관리를 넘어서고 있습니다. 이는 단순히 정보 제공을 넘어 브랜드의 고유한 목소리에 맞춘 정교한 AI 애플리케이션의 생성을 간소화합니다. AI 기술이 발전함에 따라 소수 샷 학습을 마스터하는 것이 경쟁력 유지에 필수적이며, 프롬프트 포엣은 LLM의 잠재력을 최대한 활용하는 열쇠입니다.
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