[ 매드타임스 최영호 기자] 이제 인공지능(AI)은 기업과 개인 모두에게 필수 불가결한 요소가 되었다. 사용 가능한 다양한 AI 모델 중에서 챗GPT는 주어진 프롬프트를 기반으로 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 도구로 돋보인다. 그러나 챗GPT의 잠재력을 최대한 활용하려면 프롬프트를 입력하는 방법을 아는 것 이상이 필요하다.
그 기능을 실제로 활용하려면 효과적인 프롬프트 프레임워크를 사용해야 한다. 이러한 프레임워크는 프롬프트 작성에 대한 구조화된 접근 방식을 제공하여 의사소통의 명확성과 최적의 결과를 보장하기 때문이다.
Khizer Abbas는 R-T-F, T-A-G, B-A-B, C-A-R-E, R-I-S-E 등 5가지 프레임워크를 살펴보고 각 프레임워크가 AI의 성능을 활용하는 데 어떻게 도움이 되는지 레드 웹사이트 디자인에 공유했다.
R-T-F: 역할(role), 작업(task), 형식(format)
R-T-F 프레임워크는 원하는 출력의 역할, 작업 및 형식을 정의하는 것과 관련된 프롬프트 작성에 대한 구조화된 접근 방식이다. 이러한 측면을 명확하게 설명함으로써 사용자는 자신의 요구 사항을 챗GPT에 효과적으로 전달하여 보다 관련성 있는 응답을 얻을 수 있다.
- 역할: 역할은 생성된 텍스트를 작성해야 하는 관점을 지정한다. AI가 프롬프트에 응답할 때 구현해야 하는 엔터티(entity) 또는 페르소나를 정의한다. 예를 들어 특정 주제에 대한 조언을 구하는 경우 지식이 풍부한 멘토나 전문가의 역할을 지정할 수 있다.
- 작업: 작업은 프롬프트에 응답하여 AI가 수행해야 하는 특정 작업 또는 일련의 작업을 간략하게 설명한다. 여기에는 정보 제공, 권장 사항 제공, 문제 해결 또는 특정 주제에 대한 대화 참여가 포함될 수 있다. 작업을 명확하게 정의하면 챗GPT가 상호 작용의 목적을 이해하고 적절한 응답을 생성하는 데 도움이 된다.
- 형식: 형식은 생성된 텍스트가 표시되어야 하는 구조 또는 스타일을 나타낸다. 어조, 언어 스타일, 길이 및 특정 형식 요구 사항과 같은 요소가 포함된다. 원하는 형식을 지정함으로써 사용자는 출력의 일관성과 일관성을 보장할 수 있다.
T-A-G: 작업(task), 액션(action), 목표(goal)
T-A-G 프레임워크는 챗GPT를 사용할 때 원하는 결과를 달성하기 위해 작업, 작업 및 목표를 조정하는 데 중점을 둔다. 프롬프트를 이러한 구성 요소로 분류함으로써 사용자는 자신의 의도를 효과적으로 전달하고 AI가 관련 응답을 생성하도록 안내할 수 있다.
- 작업: R-T-F 프레임워크와 유사하게 작업은 AI가 프롬프트에 응답하여 수행해야 하는 특정 작업을 정의한다. 정보 제공, 창의적인 콘텐츠 생성 , 대화 참여 등 상호 작용의 기본 목표 또는 목적을 간략하게 설명한다.
- 액션: 액션 구성 요소는 AI가 프롬프트에 설명된 작업을 수행하기 위해 취해야 하는 단계 또는 동작을 지정한다. 여기에는 연구 수행, 주어진 입력을 기반으로 텍스트 생성, 명확한 질문 요청 또는 설명 제공이 포함될 수 있다.
- 목표: 목표는 사용자가 챗GPT와의 상호 작용을 통해 달성하고자 하는 원하는 결과 또는 결과를 명시한다. 이는 텍스트 생성의 의도된 목적을 명확히 하고 사용자의 요구 사항을 충족하는 데 있어 AI 응답의 효율성을 평가하는 데 도움이 된다.
B-A-B: 비포(before), 애프터(after), 브릿지(bridge)
B-A-B 프레임워크는 초기 상태(이전)에서 원하는 결과(이후)를 거쳐 둘 사이의 격차를 해소하는 명확한 전환을 설정하는 것을 중심으로 진행다. 이러한 방식으로 프롬프트를 구성함으로써 사용자는 챗GPT가 진행 또는 변환을 촉진하는 텍스트를 생성하도록 안내 할 수 있다.
- 비포: 비포 단계에서는 변경이나 개입이 발생하기 전의 현재 상황이나 시작점을 설명하여 컨텍스트를 설정한다. 챗GPT와의 상호 작용이 필요한 기존 과제, 문제 또는 조건을 간략하게 설명한다.
- 애프터: 애프터 단계에서는 사용자가 챗GPT와의 상호 작용을 통해 달성하려는 원하는 결과 또는 목표를 구상한다. AI의 응답으로 인해 발생하는 문제의 개선된 상태 또는 해결 방법을 설명한다.
- 브리지: 브리지 구성 요소는 이전 상태와 이후 상태를 연결하여 초기 상태에서 원하는 결과로 전환하는 데 필요한 단계 또는 작업을 간략하게 설명한다. 프롬프트에 설명된 변환 또는 진행을 촉진하는 방법에 대한 지침을 챗GPT에 제공한다.
C-A-R-E: 컨텍스트(context), 액션(action), 결과(result), 예시(example)
C-A-R-E 프레임워크는 상황 제공, 조치 지정, 결과 예상, 챗GPT가 관련성 있고 의미 있는 응답을 생성하도록 안내하는 예시를 제공한다. 이러한 요소에 따라 프롬프트를 구성함으로써 사용자는 의사소통의 명확성과 효율성을 보장할 수 있다.
- 컨텍스트: 컨텍스트 구성 요소는 프롬프트와 관련된 배경 정보, 설정 또는 상황을 제공하여 무대를 설정한다. 이는 챗GPT가 상호 작용이 발생하는 상황을 이해하고 이에 따라 응답을 맞춤화하는 데 도움이 된다.
- 액션: 액션 구성 요소는 AI가 프롬프트에 응답하여 수행해야 하는 원하는 액션, 작업 또는 동작을 지정한다. 챗GPT의 텍스트 생성을 안내하는 특정 지침이나 요청을 간략하게 설명한다.
- 결과: 결과 구성요소는 AI 응답의 결과 또는 결과를 예측하여 예상되는 영향 또는 이점을 강조한다. 이는 사용자가 챗GPT 기여의 효과를 평가하고 원하는 목표가 달성되었는지 평가하는 데 도움이 된다.
이때 프롬프트를 설명하고 챗GPT의 이해를 안내하기 위해 구체적인 그림이나 인스턴스를 제공한다. 그리고 원하는 결과를 보여주거나 의도한 조치를 명확히 하는 특정 시나리오, 사례 또는 샘플을 제공한다.
R-I-S-E: 역할(role), 입력(input), 단계(steps), 기대(expectation)
R-I-S-E 프레임워크는 사용자 요구사항 및 목적에 부합하는 텍스트를 생성하는 데 있어 ChatGPT를 안내하기 위해 역할을 정의하고, 입력을 제공하고, 단계를 요약하고, 기대를 지정하는 것을 중심으로 한다.
- 역할: R-T-F 프레임워크에서와 마찬가지로 역할 구성 요소는 챗GPT가 프롬프트에 접근해야 하는 페르소나 또는 관점을 지정한다. 이는 AI가 응답에서 채택해야 하는 성격, 정체성 또는 역할을 정의한다.
- 입력: 입력 구성 요소에는 챗GPT가 텍스트를 생성하도록 안내하는 관련 정보, 데이터 또는 프롬프트를 제공하는 작업이 포함된다. AI가 응답을 작성할 때 고려해야 하는 특정 입력, 프롬프트 또는 단서를 간략하게 설명한다.
- 단계: 단계 구성 요소는 챗GPT가 프롬프트에 응답하기 위해 따라야 하는 일련의 작업, 작업 또는 절차를 간략하게 설명한다. 이는 AI의 텍스트 생성을 안내하기 위한 구조화된 프레임워크를 제공하고 출력의 일관성과 관련성을 보장한다.
- 기대: 기대 구성 요소는 사용자가 챗GPT와의 상호 작용을 통해 달성하고자 하는 원하는 결과, 목표 또는 목표를 명시한다. 이는 사용자의 기대를 명확하게 하고 AI가 이러한 목표에 맞는 텍스트를 생성하도록 안내한다.
결론적으로 AI, 특히 챗GPT의 강력한 기능을 활용하려면 프롬프트 작성 시 구조와 지침을 제공하는 효과적인 프롬프트 프레임워크를 사용해야 한다. Khizer Abbas는 R-T-F, T-A-G, B-A-B, C-A-R-E 및 R-I-S-E와 같은 프레임워크를 활용함으로써 사용자는 자신의 요구 사항을 명확하고 효과적으로 전달할 수 있으며 챗GPT가 자신의 요구 사항과 목표를 충족하는 텍스트를 생성하도록 안내할 수 있다고 설명한다. 정보를 찾든, 문제를 해결하든, 대화에 참여하든 이러한 프레임워크는 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 다양한 애플리케이션과 도메인에 대한 기능을 활용하기 위한 귀중한 도구 역할을 한다고 강조했다.
