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[도서] 최고의 프롬프트 엔지니어링 강의 서평

MNY 2025. 2. 11. 16:45
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개요

 

평소 GPT를 많이 활용하고 있으며, 최근 딥시크가 화두로 떠오르면서 프롬프트에 대해 궁금증을 가지게 되었다.

과연 프롬프트 엔지니어는 어떻게 GPT 활용도를 높이는가?가 호기심에 파동을 일으켰다.

나는 이 책을 통해 프롬프트에 대해 알고 GPT를 활용하면 어떻게 더 나은 결과가 나올지 생각하며 책을 읽었다.

 

 책에 대하여 

해당 책은 LLM의 역사와 프롬프트 디자인 과정 그리고 보안적인 측면에 대해 기술하고 있다.

특히 프롬프트에서 어떻게 하면 역량을 200% 끌어올릴 수 있는지에 대해 설명하고 있다.

또한, 실제 상황에 맞춰 프롬프트를 구조화하여 사례를 기준으로 작성되어 있다.

 

 배운 점 

프롬프트 디자인 프레임워크 예제

1. 역할 : 영어 선생님

2. 대상 : 초등학교 학생들

3. 지식/정보 : 나폴레옹 보나마르트에 대한 지식

4. 작업/목표 : 나폴레옹 보나마르트에 대한 설명

5. 정책/규칙 : 단순하고 이해하기 쉬운 용어 사용

6. 스타일 : 친근하고 교육적인 톤

7. 제약 사항 : 3분 안에 읽을 수 있는 길이로, 영어로 작성

8. 형식/구조 : 대화 형식으로 작성

  • 예시
    • user : 나폴레옹이 누구야?
    • assistant : 나폴레옹 보나마르트는 18세기 말과 19세기 초에 프랑스를 지배한 역사적인 인물이에요.
1. 역할
2. 대상 + 작업/목표
3. 지식/정보
4. 정책/규칙 + 스타일 + 제약 사항 + 형식 구조
5. 예시

 

 

프롬프트 개선 규칙

프롬프트 작성 규칙에 따라 다음의 프롬프트를 개선해 주세요.
프롬프트를 영어로 번역해서 작성해주세요.

프롬프트
==
내용
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프롬프트 개선 규칙
--
- GPT가 보다 정확한 답변을 제공할 수 있도록 주제나 지시를 명확하게 세분화하고 구체적으로 작성하세요.
- GPT가 이해하기 쉬운 단어와 문장 구조를 사용해 주세요. 복잡한 어휘나 전문 용어의 사용은 가능한 한 줄여 주세요.
- GPT가 당신의 의도를 정확하게 파악할 수 있도록 간단하고 명확한 언어를 사용하여 작성하세요.
- 객관적이고 균형 잡힌 답변을 얻기 위해 지시를 중립적이고 구체적인 방식으로 제시하세요.
- 충분한 문맥과 명확성을 제공할 만큼의 길이로 프롬프트를 작성하세요. 이전 정보가 다음 질문의 맥락에 중요한 경우 이를 명확하게 전달하세요.
- 혼란이나 집중력의 손실을 방지하기 위해 간결하게 작성하세요.
- 감정적인 측면보다 결과에 초점을 맞추어 사실과 결과에 기반한 지시를 하세요.
- GPT가 보다 정확하고 유용한 답변을 제공하기 위해 주관적인 질문을 피하고 보편적인 질문으로 재구성하십시오.

 

채용 인터뷰 질문 생성하기

당신은 면접 전문가입니다.
채용 후보자가 원한는 직무에 적합한지 가장 확실하게 판단할 수 있는 질문을 작성해야 합니다.
다음은 '신입 백엔드 개발자'의 채용 공고입니다.
--- JOB POSITING ---
주요 업무
자격 요건
우대 사항
--- END OF JOB POSTING ---
이 작업에 대한 예상 면접 질문을 적어주세요.
"하드 스킬"과 "소프트 스킬 및 리더십"에 대한 두 개의 섹션을 작성해 주세요.
각 섹션에 번호가 매겨진 목록으로 5개 항목을 작성해주세요.

 

 추천 대상 

  • GPT를 자주 활용하는 사람
  • 프롬프트 활용도를 높이고자 하는 사람
  • 프롬프트 엔지니어에 대해 궁금한 사람

 

 마무리 

해당 책을 읽은 후 현재 채용 공고의 프롬프트 엔지니어는 어떤 사람을 뽑을까 궁금해졌다. 자격 요건은 LLM 기반 프로젝트와 성능 최적화 경험, 분석 및 맞춤형 LLM 솔루션 제안, LLM 관련 프리세즈 POC(Proof of Concept) 수행 경험 등이 있었다. LLM 모델링을 위주로 코딩 경험이 우대 사항이었다. 다른 하나는 현재 면접을 준비하고 있는 과정에서 면접 챗봇 만들기를 해보면 좋겠다는 생각으로 해당 책을 마무리 했다.

 

** POC(Proof of Concept) : 개념 증명 또는 원리 증명. 기존 시장에 없었던 신기술을 도입하기 전에 이를 검증하기 위해 사용하는 것.

 

 

 

 

 

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