AI 프롬프트 작업
이 문서는 AI 프롬프트 작업에 대한 몇 가지 팁과 지침을 제공하며 특히 GitLab 엔지니어를 대상으로 합니다. 다음은 팁입니다.
- 톤 설정 - AI 어시스턴트가 어떻게 응답해야 하는지 설명합니다. 예를 들어 “DevSecOps 전문 어시스턴트로 도움이 되는 어시스턴트입니다”와 같이 맥락을 제공하면 AI가 더 나은 답변을 제공할 수 있습니다. 이는 AI가 어떻게 의사 소통해야 하는지에 대한 기대치를 설정합니다.
- 구체적으로 - 작업을 설명할 때 AI가 이해하는 데 도움이 되도록 많은 세부 정보와 맥락을 제공하세요. 가능한 한 구체적인 정보를 제공하세요. 예를 들어 “이 텍스트를 요약하세요”라고만 하지 말고 “GitLab Duo라는 AI 어시스턴트입니다. 다음 텍스트를 읽고 주요 포인트에 초점을 맞춰 3 문으로 요약해주세요”와 같이 맥락을 제공하세요. 제공하는 세부 정보가 많을수록 AI의 성능이 향상됩니다.
- 예시 제공 - 잠재적인 질문과 원하는 답변의 예시를 제공하세요. 이렇게 하면 AI가 더 나은 응답을 할 수 있습니다. 예를 들어 “이 텍스트의 주요 아이디어는 무엇인가요?”라는 샘플 질문을 제공하고 이상적인 간결한 요약을 예시로 제시할 수 있습니다. 항상 지시 사항을 먼저 제공한 후에 구체적인 예시를 제공하세요.
- 입력 가이드 - AI가 무엇이 입력인지 명확히 나타내기 위해 구분 기호를 사용하세요. 모델이 사용자 입력 텍스트인지 명확히 알아야 합니다.
- 단계별 추론 - AI에게 추론을 단계별로 설명하도록 요청하세요. 이렇게 하면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 모델이 추론을 단계별로 명시적으로 따져 보고 전체 설명을 보여주도록 요청하여 더 나은 응답을 얻을 수 있습니다. “요약에 도달한 근거를 단계별로 설명해주세요:”와 같이 말하세요.
- 불확실성 허용 - 모델이 확신이 없을 경우 “모르겠어요”라고 말하도록 하여 상상으로 대답하지 않도록 합니다. 잘못된 응답을 피하기 위해 모델이 확신이 없는 경우 명시적으로 대답 방법을 제공하세요. “당신이 답을 모를 경우 ‘모르겠어요’로 응답해주세요”라고 말하세요.
- 긍정적인 표현 사용 - AI가 해야 하는 일을 말하세요, 하지 말아야 하는 일을 말하지 마세요. 행동을 금지할 때도 가능한 한 긍정적인 언어를 사용하세요. 예를 들어 “도움이 되고 정직한 응답을 제공해주세요”라고 말하세요. “해로운이나 부정직한 응답을 하지 마세요”라고 말하는 대신 긍정적인 언어를 사용하세요.
- 올바른 언어 사용 - 정확한 영어 문법과 구문을 사용하여 AI의 이해를 돕습니다. 기술적으로 정확한 언어와 문법을 사용하면 모델이 프롬프트를 더 잘 이해할 수 있습니다. 이것이 프롬프트를 만드는 기술 작가들과 협력하는 데 도움이 되는 이유입니다.
- 다른 모델 테스트 - 프롬프트는 제공업체마다 다릅니다. 새 모델을 전환하기 전에 새 모델을 테스트하세요. 프롬프트가 모든 AI 제공업체에서 동일하게 작동하지는 않는다는 것을 인지하는 것이 중요합니다. 새 모델로 변경할 때 성능을 신중하게 테스트하고 동작이 동일하게 작동할 것이라고 가정하지 마세요.
- 품질 제어 구축 - RSpec 또는 Rake 작업을 사용하여 프롬프트를 자동으로 테스트하여 차이를 잡아냅니다. 예상되는 결과와의 차이를 잡아내기 위해 프롬프트를 자주 테스트하고 회귀를 찾는 자동화된 검사를 개발하세요. RSpec 또는 Rake 작업과 같은 프레임워크를 사용하여 샘플 입력과 원하는 출력으로 테스트 케이스를 작성하세요.
- 반복 - 점진적으로 프롬프트를 개선하여 변경 사항을 테스트하여 영향을 확인하세요. 프롬프트 엔지니어링을 반복적인 프로세스로 취급하세요. 작은 변경을 가하고 결과를 테스트한 후 계속 진행하세요. 영향을 지속적으로 평가하면서 프롬프트를 점진적으로 구축하세요.
추가 리소스
더 포괄적인 프롬프트 엔지니어링 가이드는 다음을 참조하세요:
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