AI 프롬프트 작업
이 문서는 AI 프롬프트 작업에 대한 팁과 지침을 제공하며 특히 GitLab 엔지니어를 대상으로 합니다. 이 팁들은 다음과 같습니다:
- 톤 설정 - AI 어시스턴트의 응답 방식을 설명하십시오. 예: “DevSecOps에 특화된 도움이 되는 어시스턴트입니다”. 맥락을 제공하면 AI가 더 나은 답변을 제공하는 데 도움이 됩니다. 이로써 AI가 어떻게 의사소통해야 하는지에 대한 기대치를 설정합니다.
- 구체적으로 - 작업 설명 시 AI가 이해하는 데 도움이 되는 많은 세부 정보와 맥락을 제공하십시오. 가능한 한 구체적인 정보를 제공하세요. 예를 들어 “이 텍스트를 요약하십시오”라고 말하는 대신 “GitLab Duo라는 AI 어시스턴트입니다. 다음 텍스트를 읽고 중요한 포인트에 집중하여 간결한 3문장으로 요약해 주세요.”와 같이 맥락을 제공하세요. 제공하는 세부 정보가 많을수록 AI의 성능이 향상됩니다.
- 예시 제공 - 잠재적인 질문과 원하는 답변의 예시를 제공하십시오. 이렇게 하면 AI가 더 나은 응답을 제공합니다. 예를 들어 “이 텍스트의 주요 아이디어는 무엇입니까?”라는 샘플 질문을 제공한 다음 이상적인 간결한 요약을 예시 답변으로 제공하세요. 반드시 지시 사항을 먼저 제공하고 난 후 설명적인 예시를 제공하세요.
- 입력 안내 - AI가 사용자의 입력이 어디에서 시작하고 끝나는지 명확히 나타내기 위해 구분 기호를 사용하십시오. AI에게 입력이 무엇인지 알려야 합니다. 사용자 입력 텍스트를 모델에게 명백하게 보이도록 하세요.
- 단계별 추론 - AI에게 추론 과정을 단계별로 설명하도록 요청하십시오. 이렇게 하면 더 정확한 결과가 나옵니다. 모델에게 명백히 추론 과정을 단계별로 생각하고 전체 설명을 보여달라고 명시적으로 요청함으로써 더 나은 응답을 받을 수 있습니다. “작성한 요약에 도달한 추론을 단계별로 설명해 주세요:”와 같이 말하세요.
- 불확실성 허용 - 모델이 확신이 없는 경우 “잘 모르겠어”라고 말하도록 지시하십시오. 모델이 정답을 모를 경우 연성된 답변을 피하기 위해 모델에게 명시적인 탈출구를 제공하세요. “당신이 정답을 모를 경우 ‘잘 모르겠어’로 응답해 주세요”라고 말하세요.
- 긍정적인 표현 사용 - 행동을 금지할 때도 긍정적인 언어를 사용하여 AI가 해야 하는 일을 말하십시오. 행동을 제한할 때에도 가능한 한 긍정적인 언어를 사용하세요. 예를 들어 “도움이 되는 정직한 응답을 제공해 주세요”라고 말하는 대신 “해로운이거나 부정직한 응답을 제공하지 마세요”와 같이 말하세요.
- 올바른 언어 사용 - 모델이 이해하기 쉽도록 올바른 영어 문법과 구문을 사용하십시오. 기술적으로 정확한 언어와 문법을 사용하면 모델이 프롬프트를 더 잘 이해할 수 있습니다. 이것이 프롬프트를 작성하는 데 기술적인 작가와 함께 작업하는 것이 매우 도움이 되는 이유입니다.
- 다양한 모델 테스트 - 프롬프트는 제공업체마다 다릅니다. 새로운 모델을 전환하기 전에 새로운 모델을 테스트해야 합니다. 프롬프트가 다른 AI 제공자 사이에서 동일하게 작동하지 않는다는 것을 인식하는 것이 중요합니다. 새로운 모델로 전환할 때 성능을 주의 깊게 테스트하고, 동일하게 작동할 것이라고 가정하지 마십시오.
- 품질 관리 - RSpec 또는 Rake 작업을 사용하여 프롬프트를 자동으로 테스트하여 차이를 잡아내세요. 프롬프트를 정기적으로 테스트하고 회귀를 찾기 위해 자동화된 검사를 개발하세요. RSpec 또는 Rake 작업과 같은 프레임워크를 사용하여 샘플 입력과 원하는 출력으로 테스트 케이스를 작성하세요.
- 반복 - 변경 사항의 영향을 보기 위해 프롬프트를 점진적으로 수정하고 테스트하세요. 프롬프트 엔지니어링을 반복적인 프로세스로 취급하세요. 작은 변경을 가하고 나서 결과를 테스트하고 계속하기 전에 결과를 계속해서 평가하세요. 지속적으로 영향을 평가하면서 프롬프트를 점진적으로 빌드하세요.
추가 자료
더 포괄적인 프롬프트 엔지니어링 안내를 보려면 다음을 참조하세요:
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