아래의 16가지 프롬프트 패턴을 잘 활용하면 ChatGPT와 같은 LLM을 더욱 효과적으로 사용할 수 있으며, 원하는 결과를 더욱 정밀하게 유도할 수 있습니다.
| 카테고리 | 프롬프트 패턴 | 목적 | 예제 프롬프트 |
| 입력 의미론 (Input Semantics) | 메타 언어 생성 (Meta Language Creation) | 사용자가 정의한 특정 형식이나 언어를 LLM이 이해하도록 설정 | "앞으로 'A → B'라고 입력하면, A에서 B로 가는 그래프를 의미한다고 이해해줘." |
| 출력 맞춤화 (Output Customization) | 출력 자동화 (Output Automater) | LLM이 자동화 가능한 코드를 출력하도록 함 | "앞으로 여러 파일을 생성하는 코드가 필요할 때, 자동으로 해당 파일을 생성하는 Python 스크립트를 만들어줘." |
| 페르소나 (Persona) | LLM이 특정 역할(예: 보안 전문가, 교수 등)로 행동하도록 설정 | "앞으로 나는 보안 전문가처럼 행동할 거야. 코드의 보안 취약점을 찾아줘." | |
| 시각화 생성기 (Visualization Generator) | LLM이 그래프 또는 이미지 생성을 위한 텍스트 출력을 제공 | "내가 그래프를 요청하면 Graphviz Dot 언어로 출력해줘." | |
| 템플릿 (Template) | LLM이 지정된 형식에 맞춰 출력을 제공하도록 설정 | "출력을 JSON 형식으로 제공해줘: { '제목': '...', '내용': '...' }" | |
| 오류 식별 (Error Identification) | 사실 확인 목록 (Fact Check List) | LLM이 출력된 정보에서 중요한 사실을 목록으로 제공 | "각 답변마다 핵심적인 사실을 목록으로 나열하고, 확인이 필요한 부분을 강조해줘." |
| 반성 (Reflection) | LLM이 출력된 정보의 정확성이나 논리적 오류를 점검하도록 요청 | "답변을 제공한 후, 내가 놓칠 수 있는 중요한 부분을 다시 검토하고 추가 정보를 알려줘." | |
| 프롬프트 개선 (Prompt Improvement) | 질문 개선 (Question Refinement) | 사용자의 질문을 더 효과적인 질문으로 변환 | "내가 질문하면, 더 정확하고 구체적인 질문으로 개선해줘." |
| 대안 접근법 (Alternative Approaches) | 문제 해결을 위한 다양한 방법을 제시 | "AWS에서 웹 애플리케이션을 배포하는 3가지 방법을 각각 비교해줘." | |
| 인지 검증기 (Cognitive Verifier) | 복잡한 질문을 하위 질문으로 나눠 단계적으로 답변 유도 | "내가 질문하면, 먼저 3개의 하위 질문을 생성하고, 그에 대한 답변을 바탕으로 최종 답변을 제공해줘." | |
| 거부 차단기 (Refusal Breaker) | LLM이 질문을 거부하면, 새로운 방식으로 질문을 변경하여 답변 유도 | "네가 답변할 수 없는 질문을 만나면, 유사한 질문을 다시 제시해줘." | |
| 상호작용 방식 (Interaction) | 반전된 상호작용 (Flipped Interaction) | LLM이 질문을 주도하면서 사용자의 답변을 기반으로 진행 | "앞으로 내가 AWS에 Python 애플리케이션을 배포할 수 있도록 필요한 질문을 먼저 해줘." |
| 게임 플레이 (Game Play) | 교육이나 학습을 위해 게임 형식으로 상호작용 | "우리는 해킹 대응 시뮬레이션 게임을 할 거야. 너는 공격자의 흔적을 남긴 리눅스 터미널처럼 행동하고, 나는 이를 탐지할 거야." | |
| 무한 생성 (Infinite Generation) | LLM이 특정 패턴을 따라 지속적으로 출력을 생성 | "내가 '계속'이라고 입력할 때마다 새로운 아이디어를 계속해서 생성해줘." | |
| 문맥 제어 (Context Control) | 문맥 관리자 (Context Manager) | 대화의 맥락을 유지하거나 특정 정보를 제외하도록 설정 | "앞으로 코드를 분석할 때 보안 측면만 고려하고, 코드 스타일이나 네이밍은 무시해줘." |
| 출력 절차 자동화 | 레시피 (Recipe) | 사용자가 제공한 일부 정보를 기반으로 실행 가능한 단계별 절차를 생성 | "웹 애플리케이션을 AWS에 배포하려고 해. 내가 알고 있는 단계는 1) AWS 계정 만들기, 2) 서버 생성하기야. 나머지 필요한 단계를 추가해줘." |
📌 프롬프트 패턴 활용 방법
1. 패턴 조합 가능: 예를 들어, "게임 플레이 패턴"과 "페르소나 패턴"을 결합하여 특정 역할을 부여한 학습 게임을 만들 수 있음.
2. 세밀한 조정 가능: "출력 자동화" 패턴과 "템플릿" 패턴을 결합하면, 원하는 형식으로 자동 생성된 출력을 받을 수 있음.
3. LLM 활용 최적화: "질문 개선" 패턴과 "인지 검증기" 패턴을 결합하면, 보다 정확한 답변을 얻을 수 있음.
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