프롬프트 설계

프롬프트 설계는 언어 모델에서 원하는 응답을 유도하는 프롬프트를 만드는 프로세스입니다. 이 페이지에서는 프롬프트 설계를 시작하기 위한 기본 개념, 전략, 권장사항 및 예제들을 소개합니다.

프롬프트 구조

프롬프트 정의

프롬프트란, 인공지능 모델과의 상호 작용을 위한 입력 문장입니다. 프롬프트에는 질문, 지침, 문맥 정보, 예제 및 모델이 완료하거나 계속하기 위한 부분 입력 등이 포함될 수 있습니다. 효과적인 프롬프트는 명확한 컨텍스트와 구체성을 기반으로 모델에게 원하는 결과물을 생성하도록 유도하여 생성된 콘텐츠가 의도한 목적에 부합하는데 중요한 역할을 합니다.

프롬프트 구성 요소

프롬프트에는 다음 유형의 콘텐츠가 하나 이상 포함될 수 있습니다.

입력(필수)
문맥(선택)
예시(선택)

1) 입력(input)

모델에게 응답을 요구하는 것으로, 모델이 답변해야 할 질문, 모델이 수행할 태스크, 모델이 작업을 수행할 대상 등을 포함합니다.

2) 문맥(context)

추가 정보를 제공하거나 모델 동작 방법 등을 지정합니다.

3) 예시(examples)

프롬프트에 예제를 포함하면 모델이 응답 방법에 대한 패턴과 관계를 식별하고 이를 응답 구성에 적용합니다. 예제가 없는 프롬프트를 zero-shot 프롬프트, 예제가 적은 프롬프트를 few-shot 프롬프트라고 합니다.

프롬프트 구성 예시

이메일의 내용이 광고인지 아닌지를 분류해주세요. ← 입력
이메일의 어조, 내용 또는 특정 키워드를 고려하여 이메일이 광고 범주에 속하는지 ← 문맥
결정하세요.
[예시] ← 예시
이메일 내용: "당신의 건강을 위한 최고의 선택! 오가닉 슈퍼푸드를 이제 집에서 편리하게 즐겨보세요. 첫 구매 고객에게는 특별한 선물을 드립니다. 지금 바로 확인해보세요!"
답변 : 광고입니다.
이메일 내용: "안녕하세요. 다음 주 프로젝트 미팅에 대한 일정을 결정하기 위하여 가능한 시간을 알려주시면 감사하겠습니다."
답변 : 광고가 아닙니다.
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이메일 내용: "안녕하세요! 매뉴얼 FAQ 작업에 답변 작업 부탁드립니다." ← 입력

프롬프트 설계 전략

파라미터 설정

Temperature
✔ 출력 텍스트의 무작위성을 조절합니다. Temperature 값이 높을수록 창의적이고 다양한 결과가, Temperature 값이 낮을수록 결정적인 결과가 출력됩니다. 가령 Temperature 값이 0이면 가장 확률이 높은 토큰이 결정적으로 선택됩니다.
Top P
✔ Temperature와 마찬가지로 출력 텍스트의 무작위성을 조절합니다. 가능한 모든 토큰을 고려하는 대신, 누적 확률 값이 특정 임계값(Top P) 이하인 토큰 집합 내에서 무작위적으로 다음 토큰을 선택합니다. 가령 Top P가 0.1이라면 다음 토큰들 중 확률이 높은 순서대로 더하여 누적 확률이 10% 이내인 토큰들 중 무작위로 선택합니다.

1) 사실을 기반으로 정확성이 요구되는 태스크의 파라미터 설정

적용 태스크
✔ 보고서 생성, 질의응답, 사실 기반 요약 등
Temperature
✔ 0.2 ~ 0.7 정도의 값이 권장되며, 모델이 높은 확률로 예측하는 단어를 선호하게 하여 출력 텍스트가 더 일관되고 정확해집니다.
Top P
✔ 0.2 ~ 0.7 정도의 값이 권장되며, 단어 선택의 다양성을 줄여서 높은 확률을 가진 단어가 선택됩니다.

일반적으로 temperature와 top_p 중 하나만 조절하고 다른 하나는 기본값을 유지하는 것이 좋습니다. 두 파라미터를 동시에 낮추면 너무 단조롭거나 예상 가능한 출력이 될 수 있습니다.

2) 창의성이 요구되는 태스크의 파라미터 설정

적용 태스크
✔ 시 작성, 소설 작성, 광고 문구 생성
Temperature
✔ 0.7 ~ 1.0 정도의 값이 권장되며, 모델이 다양한 단어와 구문을 탐색할 수 있게 하여 창의적인 태스크에 도움이 됩니다.
Top P
✔ 0.7 ~ 0.9 정도의 값이 권장되며, 단어 선택에 다양성을 더해서 예측 가능한 텍스트보다 창의적인 텍스트 생성에 도움이 됩니다.

창의성이 중요한 경우 temperature와 top_p 모두 높게 설정할 수 있지만, 너무 높은 값은 텍스트가 무작위로 느껴질 수 있으므로 적절한 균형이 필요합니다. 보통 두 파라미터 중 하나만 조절하는 것이 좋습니다.

효과적인 프롬프트 작성 전략

1) 역할 지정

모델에게 특정 태스크에 대한 역할이나 직업 등을 지정하면, 해당 역할에 맞게 결과물의 일관성이나 품질을 높일 수 있습니다. 예를 들어 고객의 문의에 응대하는 역할을 수행해달라고 하거나, 초등학생 교사라는 직업을 부여하여 학생들 눈높이에 맞춰 답변해달라고 요구할 수도 있습니다.

당신은 의류 쇼핑몰 관련 고객 지원 상담원 역할을 수행하여 제품 문제에 대한 고객의 문의에 응답해야 합니다.
고객 : 이 티셔츠의 사이즈를 교환하려면 어떻게 해야 하나요?

2) 용도 및 타겟 지정

모델에게 태스크에 대한 명확하고 구체적인 용도 및 타겟을 문맥으로 제공하여, 모델의 출력을 원하는 작업의 방향으로 유도하고, 관련 없거나 잘못된 응답을 방지하게끔 합니다.

‘고객에게 보낼 이메일을 작성해주세요.’보다는 ‘글로벌 확장 전략에 대한 미팅 후 잠재 고객에게 보낼 후속 이메일을 작성해주세요.’라고 구체적인 표현과 문맥을 제공하는 것이 좋습니다.

3) 원하는 작업의 성공적인 실행 예시 제공

모델에게 실제로 원하는 작업을 수행하도록 요청하기 전에 작업의 예시를 제공(few-shot)하여 모델의 출력을 원하는 방향으로 유도할 수 있습니다.

문장의 감정을 긍정/부정/중립으로 분류해주세요.
[예시]
너가 쓴 안경 정말 멋지다 – 긍정
그 음식은 정말 별로였어 – 부정
어제 콘서트에 다녀왔어 – 중립
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콘서트가 매우 재미있었어 -

4) 원하는 문서 서식의 유형이나 양식을 명시하여 요청

문서 서식의 유형이나 양식을 명시하면 모델은 그에 맞는 구조와 양식을 지켜서 출력을 생성할 수 있습니다. 이는 모델이 더 구조화되고 목적에 부합하는 문서를 제작하는 데 도움이 됩니다.

‘[주제]에 대한 문서를 작성해주세요.’라는 요청보다는 ‘[주제]에 대한 [전략 보고서/사업 기획서/정책 제안 보고서]를 작성해주세요.’라는 식으로 문서 서식의 유형을 명시하는 것이 좋습니다.
‘[주제]에 대한 정책 제안 보고서를 작성해주세요. 추진 배경, 근거, 예산, 정책 제안, 추진 계획, 실행 일정, 성과 측정 방법 등을 포함해서 작성해주세요.’와 같이 문서 양식을 함께 제공해주면 좋습니다.

5) 원하는 출력 포맷을 명시하여 요청

텍스트 외에도 표나 목록, JSON 등 다양한 형식으로 정보를 요청할 수 있습니다. 이를 통해 더 구조화된 정보를 얻을 수 있습니다. 특히 구조화된 포맷은 모델에게 출력 형태의 가이드라인을 제공하여 모델은 더 정확하고 일관된 정보를 출력할 수 있습니다.

표 형식으로 구조화된 사업 계획을 출력하고 싶은 경우, '사업 계획의 주요 단계를 나열해주세요.' 대신 '사업 계획의 주요 단계를 표 형식으로 표현해주세요.'라고 명시하는 것이 좋습니다.

6) 마크다운, 구분 기호, 강조 기호 활용하여 프롬프트 구조화

모델이 마크다운이나 기호를 이해하므로 마크다운, 구분 기호, 강조 기호를 사용하여 프롬프트를 구조화하고 중요한 부분을 강조함으로써, 모델이 더 명확하고 정확한 답변을 제공하도록 유도합니다.

### 또는 “““ 또는 [ 과 같은 구분 기호를 사용하여 지침이나 문맥이 시작되거나 끝나는 곳을 표시하면 모델이 좀 더 프롬프트의 내용을 구조적으로 이해할 수 있습니다. 예를 들어 문맥으로 입력할 문서에 대하여 [문서 시작]과 [문서 종료]로 감싸줄 수 있습니다.
한편 강조하고 싶은 부분이 있을 경우 *와 같은 강조 기호를 사용할 수도 있습니다.

7) 단어, 어미 등 문구를 수정해가면서 입력

프롬프트에 사용된 단어나 어미, 존댓말 여부에 따라 다른 결과를 출력하기도 하므로, 같은 의미의 프롬프트라도 문구와 표현을 약간씩 수정해가면서 원하는 결과물을 도출하도록 유도할 수 있습니다.

‘초코 케이크 레시피를 알려 주세요’라는 입력의 결과가 좋지 않은 경우 ‘초코 케이크를 만드는 방법을 설명해 주세요’라는 표현으로 바꾸거나 ‘초코 케이크를 만드는 방법을 설명해줘’, 또는 ‘초코 케이크를 만드는 방법을 단계별로 설명해줘’라는 식으로 약간씩 수정해가면서 더 나은 결과를 출력할 때까지 다양한 시도를 하는 것이 좋습니다.

8) 각종 매직 프롬프트, 매직 워드 활용

최신 프롬프트 엔지니어링 관련 논문들이나 사용 사례들을 통하여 파악한 동향에 따르면, 특정 표현이나 매직워드를 통하여 모델의 반응을 유도하고 결과물의 품질을 개선할 수 있습니다.

차근차근 생각해보자	CoT Prompting 기법에서 파생된 Zero-Shot CoT Prompting의 경우엔 질문에 대한 ‘중간 추론 단계’의 예시를 직접 제공해주지 않더라도 ‘Let’s think step by step’와 같은 프롬프트를 추가해주는 것만으로도 모델 출력이 개선될 수 있음을 제시합니다.
심호흡을 하고 차근차근 생각해보자	구글 딥마인드에서 발표한 Large Language Models as Optimizers (2023.09) 논문의 Optimization by PROmpting (OPRO) 방법으로 최적화한 프롬프트 중 ‘Take a deep breath and work on this problem step-by-step’라는 프롬프트를 추가했을 때 PaLM2에서 GSM8K 정답률이 34%에서 80.2%로 개선된 결과가 도출되었습니다.
감정적 자극	MS에서 발표한 Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli (2023.07) 논문에 따르면 모델에게 감정적 자극(자기 모니터링, 긍정적인 동기부여와 노력 격려, 도전을 성장의 기회로 받아들이도록 유도 등)의 프롬프트를 추가했을 때 성능이 향상되었다는 결과가 제시되었습니다.

9) 장황한 표현 피하기

장황한 표현보다는 간결하고 구체적인 지시를 제공하여 모델이 핵심적인 내용에 집중하도록 합니다. 긴 프롬프트가 반드시 좋은 결과를 보장하지 않으며 오히려 중요한 요소를 간과·누락할 위험이 있습니다. 또한 예시를 사용할 때에도 무조건 많다고 좋은 것이 아니며 모델이 다루어야 할 여러 케이스에 대한 패턴을 파악할 수 있는 적절한 예시들을 선택하여 프롬프트에 추가하는 것이 좋습니다.

지나치게 많은 요구사항을 한꺼번에 입력하기보다는 나눠서 여러번에 걸쳐 입력하는 것이 좋습니다. 또한 Few-Shot Prompting 시에 비슷한 패턴의 예시를 여러 개 넣어주는 것보다는, 서로 다른 패턴의 예시를 집약적으로 구성하는 것이 좋습니다. 적절한 예시 개수는 작업에 따라 다르지만 일반적으로 난이도가 평이한 작업의 경우 예시 3-4개만으로도 잘 작동합니다.

10) 부정문(하지 말아야 할 일) 대신 긍정문(해야 할 일)을 지시

언어 모델은 뭔가를 하지 말라는 부정문보다 해야할 일을 명확히 지시하는 긍정문에 더 잘 반응하는 편입니다. 따라서 원하지 않는 것을 언급하는 대신 모델이 무엇을 하길 원하는지에 집중하여 지시하면 더 좋은 출력 결과를 얻을 수 있습니다.

‘길게 설명하지 마세요’보다는 ‘짧게 설명하세요’와 같은 명확한 지시가 더 좋은 결과를 출력할 수 있습니다.

11) 복잡한 작업에 대하여 세부적으로 필요한 단계를 나눠서 요청

복잡한 작업을 수행할 때 각각의 단계를 세부적으로 나눠서 모델에게 요청하면, 모델은 각 단계를 이해하고 순차적으로 수행하면서 오류를 최소화하고 원하는 결과물에 가깝게 출력할 수 있게 됩니다.

[문서 시작]
반려동물을 키우는 것은 많은 책임을 수반하며,동물의 건강을 관리하는 것은 이러한 책임 중 중요한 부분입니다. 특히, 영양, 운동, 정기적인 건강 검진, 예방접종, 그리고 정서적 안정성은 반려동물의 건강한 삶을 위해 필수적인 요소들입니다. 균형 잡힌 식단은 반려동물의 체중을 관리하고, 전반적인 건강을 증진시키는 데 도움을 줍니다. 정기적인 운동은 반려동물의 체력을 강화하고 스트레스를 줄이는 데 중요합니다. 한편 동물 병원에서의 정기적인 건강 검진은 잠재적인 건강 문제를 조기에 발견하고 예방하는 데 필수적이며, 다양한 질병으로부터 반려동물을 보호하기 위해서는 정기적인 예방접종도 필요합니다. 또한 반려동물의 정서적 안정성도 건강 관리의 중요한 부분입니다. 사랑과 관심, 안정된 환경은 반려동물이 스트레스를 덜 받고 행복하게 생활하는 데 도움을 줍니다.
[문서 종료]
1. 위 문서에서 중요한 키워드 5개를 뽑아주세요.
2. 각 키워드에 대한 설명을 작성하세요.
3. 키워드와 설명을 보고서 형식으로 정리하여 출력하세요.

12) 복잡한 작업을 하위 질문으로 나누어 질문하고 연결

복잡한 작업을 하위 질문으로 나눠서 이전 하위 질문의 답변을 다음 하위 질문의 입력에 사용하는 방식으로 Prompt Chaining을 하면, 길고 복잡한 프롬프트 대신 간결하고 명확한 프롬프트를 여러개 전달하여 복잡한 작업을 수행하는 것이 더 효과적일 수 있습니다. 이를 통해 여러 문제 해결을 한꺼번에 수행할 때보다 각 부분적인 문제 해결에 집중할 수 있습니다.

1차 프롬프트

주요 SNS 마케팅 방법 3가지를 선정하여 각각에 대하여 설명해 주세요.

2차 프롬프트

[문서 시작]
1차 프롬프트 결과를 문맥 정보로 입력
[문서 종료]
위 문서를 참고하여, 주요 SNS 마케팅 방법을 활용한 '새로 개봉되는 영화의 SNS 홍보 전략' 보고서를 작성해주세요.

트러블슈팅

1) 반복 문제 해결

모델이 반복적인 결과를 출력하는 경우, 'frequency penalty' 파라미터를 조정하는 것이 유용합니다. 이 파라미터의 값을 높일수록, 이전에 생성된 토큰과 동일한 토큰이 생성될 때 페널티를 높게 부여하므로 모델이 동일한 단어나 구를 반복하는 것을 억제합니다. 적절한 frequency penalty 값은 상황에 따라 다르지만, 이 값을 너무 높인다면 토큰 다양성이 제한되기도 하므로 유의하면서 조절해야 합니다.

2) 표를 출력하지 못하는 문제 해결

프롬프트에 ‘표 출력’을 명시적으로 요청하면 대체로 표를 출력하는 편이지만 처음 시도에서 원하는 결과가 나오지 않았더라도 문구를 수정하거나 파라미터 설정을 바꿔가면서 계속 시도해야 합니다. 예를 들어 표에 대한 표현도 ‘표’, ‘도표’, ‘테이블’, ‘표 구조’, ‘표 형식’, ‘표 형태’ 등 다양하게 바꿔보고 표를 출력해달라는 요청도 ‘표 작성’, ‘표 출력’, ‘표로 표현’, ‘표로 제시’, ‘표로 정리’, ‘표로 변환’, ‘표로 구성’ 등 다양한 어휘로 바꿔서 시도해볼 수 있습니다. 그리고 프롬프트 내에서 표를 출력해달라는 요청의 위치를 중간에 넣거나 맨 뒤에 위치하게끔 하거나 괄호 안에 넣거나 하는 식으로 다양하게 시도해볼 필요가 있습니다. 뿐만 아니라 표에 포함되어야 할 내용이나 카테고리 등을 구체적으로 제시하여 원하는 출력 형식을 모델이 이해할 수 있도록 유도하는 것이 좋습니다.

3) 글자 수 요청을 준수하지 못하는 문제 해결

언어 모델은 텍스트를 토큰 단위로 처리하므로, 정확한 글자수 제한을 맞추는 것이 어려울 수 있습니다. 토큰은 글자 단위로 처리될 수도 있지만 보통 단어나 구의 일부로 처리되는 특성 때문에, 모델이 정확한 글자 수를 맞추는 것은 항상 가능하지 않을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 글자수 제한을 명시할 때 모델은 그 제한에 최대한 근접하려고 노력하기 때문에 처음에 글자 수 제한 요청이 제대로 이루어지지 않았더라도 해당 요청의 문구를 다양하게 수정해가면서 원하는 글자 수 제한에 근접하도록 다양한 시도를 해보는 것이 좋습니다. 예를 들어 1000자 이내로 제한해주세요, 1000자 내외로 표현해주세요, 총 분량 1000자 내외로 작성해주세요, (1000자 내외로 작성), 1000자의 범위 내에서 답변해주세요, 3000자 이상으로 상세히 답변해주세요, 150자 이내로 간결하게 답변하세요 등 다양한 어휘와 표현 방식으로 시도하는 게 좋습니다.

프롬프트 예제

프롬프트 예제는 입문 지침으로서의 역할을 하며, 예제를 단순히 복사해서 사용하기보다는 개별적인 환경과 목적에 맞게 프롬프트를 반복적으로 조정해야 합니다. 예를 들어, 첫 번째 시도에서 원하는 결과가 나오지 않았다면, 프롬프트의 구체성을 높이거나 문맥을 추가해보는 것이 유용할 수 있습니다. 또한 모델의 파라미터 설정(예: temperature, top_p 등)을 조절하여 결과의 일관성이나 창의성을 높일 수 있습니다.

텍스트 생성

다양한 텍스트나 문서 초안을 생성하고자 할 때 참고할 수 있는 예제를 소개합니다.

1) 창의성이 필요한 텍스트

창의성이 필요한 텍스트 중 ‘광고 메시지’를 생성할 수 있도록 파라미터를 설정하고 프롬프트를 구성하는 방법을 설명합니다.

파라미터 설정 (권장)

파라미터	값
Temperature	0.6 ~ 0.8
Top P	0.6 ~ 0.75
Frequency Penalty	1

프롬프트 구성

당신의 임무는 일관된 스타일로 답변하는 것이고, 당신의 역할은 광고 메시지를 작성하는 것입니다.
[예시]
요청 : '빛과 그림자'라는 테마를 활용한 향수 광고 메시지를 작성해주세요.
답변 : 빛과 그림자가 만들어내는 향의 조화. 우리의 새로운 향수는 마치 어둠 속 달빛 사이를 거니는 듯한 감각적인 경험을 선사합니다. 이 향수 한 방울이 당신의 일상에 신비로운 빛과 그림자를 드리우며, 감성적인 순간들을 만들어냅니다. 각기 다른 빛의 각도에서 다양한 향기의 레이어를 경험하세요. 당신의 모든 순간을 특별하게 만들어줄, 빛과 그림자의 향기로운 무대를 경험해보세요.
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요청 : '진주'를 테마로 하는 남성용 셔츠를 홍보하는 광고 메시지를 작성해주세요.

실행 결과

진주는 그 자체로 섬세하고 세련된 아름다움을 지닌 보석입니다. 우리의 남성용 셔츠는 이런 진주의 아름다움을 모티브로 하여 제작되었습니다. 진주처럼 섬세하고 세련된 디테일이 돋보이는 셔츠를 입으면, 자신감이 상승하고 남성적인 매력이 한층 더 돋보일 것입니다. 그리고 우리 셔츠를 입은 그대여, 당당하게 거리를 걸어보세요. 마치 진주처럼 단단하고 우아한 모습으로, 다가올 모든 순간을 특별하게 만들어줄 것입니다.

2) 구조화된 텍스트

구조화된 텍스트 중 보도자료 초안을 생성할 수 있도록 파라미터를 설정하고 프롬프트를 구성하는 방법을 설명합니다.

파라미터 설정 (권장)

파라미터	값
Temperature	0.2 ~ 0.5
Top P	0.4 ~ 0.5
Frequency Penalty	1.05

프롬프트 구성

가상현실(VR)과 인공지능(AI) 기술을 결합하여 케이(K)-댄스를 배울 수 있는 플랫폼(2024년 2월 6일 공개)에 대한 보도자료 초안을 작성해주세요.

실행 결과

제목: VR·AI 기술로 ‘케이(K)-댄스’ 배운다
□ VR기술로 구현한 인공지능 학습영상, 누구나 쉽게 댄스 학습 가능
○ 가상현실(VR)과 인공지능(AI) 기술을 결합한 ‘케이(K)-댄스 플랫폼’이 개발돼 2024년 2월 6일 공개된다.
○ 가상공간에서 전문강사의 실시간 댄스동작을 분석하고, 학습자에게 맞춤형 피드백을 제공하여 지속적인 학습을 돕는 새로운 댄스학습 플랫폼이 등장하는 것이다.
□ 학습자 맞춤형 피드백 제공하는 인공지능 학습영상 구현
○ 그동안 VR기술로 시뮬레이션한 댄스학습은 있었으나, 실시간으로 합성된 인공지능 학습영상을 통해 직접 케이(K)-댄스를 배울 수 있게 된 것이다.
○ 학습자는 VR기기를 이용해 가상공간에서 전문강사의 실시간 댄스동작을 분석하게 되고, 몸짓을 인식해 학습자세 교정을 받게 된다.
○ 특히 인공지능 학습영상은 학습자의 춤 동작을 분석하여 다양한 각도에서 리플레이하며, 학습자가 틀린 부분을 바로잡도록 피드백을 제공한다.
□ 손쉽게 케이(K)-댄스 배우는 플랫폼 2024년 2월 6일 공개
○‘케이(K)-댄스 플랫폼’은 총 3개의 VR공간으로 구성되어 있으며, 1개의 스튜디오와 2개의 실전공간으로 이루어져 있다.
○ 스튜디오는 인공지능 학습영상을 수신하고, VR기술로 구현한 가상공간이며, 실전공간은 수신된 학습영상을 바탕으로 가상공간에서 케이(K)-댄스를 연습할 수 있는 공간이다.
○‘케이(K)-댄스 플랫폼’은 2024년 2월 6일 공개되며, 누구나 VR기기와 스마트폰을 이용해 케이(K)-댄스를 배울 수 있다.
□ 문화체육관광부 장관 표창 수상, 2024년 12월까지 무료 이용 가능
○‘케이(K)-댄스 플랫폼’은 누구나 쉽게 케이(K)-댄스를 배울 수 있는 장점이 있으며, 특히 VR기술로 시뮬레이션된 댄스학습은 학습자의 공간선택 제약을 벗어나게 해주고, 시간과 장소에 구애받지 않는 유연한 학습방식으로 사용될 수 있다.
○ 또한 인공지능 학습영상을 통해 학습자의 실시간 피드백을 제공하는 점은 개인별 맞춤형 정밀한 학습을 가능케 하므로 케이(K)-댄스 플랫폼은 디지털 시대의 수요에 부응하는 혁신과 융합성을 갖춘 콘텐츠로 평가된다.
○ 이러한 성과를 인정받아 ‘케이(K)-댄스 플랫폼’은 문화체육관광부 장관 표창을 수상하였으며, 2024년 12월까지 무료로 이용할 수 있다.

요약

입력한 문서를 원하는 길이로 요약하기 위한 예제를 소개합니다.

1) 문서 요약

정책보고서 중 일부 내용에 대하여 원하는 길이로 요약할 수 있도록 파라미터를 설정하고 프롬프트를 구성하는 방법을 설명합니다.

파라미터 설정 (권장)

파라미터	값
Temperature	0.3 ~ 0.6
Top P	0.4 ~ 0.5
Frequency Penalty	1.2

프롬프트 구성

[문서 시작]
2022년도 행정안전부 개인정보 보호 교육계획(안)
□ 교육 목적
○ 우리 부 직원의 개인정보 보호 필요성 등 인식 제고
○ 개인정보보호 역량 강화를 통한 자율적인 개인정보 보호 활성화 및 안전한 개인정보 활용 지원 등 우리 부 개인정보보호 수준 향상
* 교육 계획 : 개인정보보호법 제31조제2항제5호, 개인정보 보호 교육 계획의 수립 및 시행
* 개인정보 교육 : 개인정보보호법 제28조제2항 개인정보취급자에게 교육 실시
□ 교육 방향
○ “코로나 19” 상황을 고려하여 비대면 영상회의 또는 온라인 교육을 기본으로 하되, 상황에 따라 집합교육·워크숍 등 개최 검토
○ 개인정보 보호책임자, 기관 보호담당자, 취급자, 일반직원 등 역할에 적합한 교육 대상 별 맞춤형 교육 실시
※ 개인정보 보호책임자 별 교육계획을 수립 시행하여야 하나 소속기관은 본부 계획 준용 가능
[문서 종료]

위 문서의 내용을 한 문장으로 요약해주세요.

실행 결과

2022년 행안부 개인정보 보호 교육은 코로나19 상황을 고려하여 주로 비대면 형태로 진행하고, 필요할 경우 집합교육·워크숍 등을 개최 검토하며, 개인정보 보호책임자, 기관 보호담당자, 취급자, 일반직원 등 역할별 맞춤형 교육을 실시해야 합니다.

분류

입력한 텍스트에 대하여 주어진 기준에 따라 분류하기 위한 예제를 소개합니다.

1) 이메일 광고 여부 분류

이메일이 광고인지 아닌지 분류할 수 있도록 파라미터를 설정하고 프롬프트를 구성하는 방법을 설명합니다.

파라미터 설정 (권장)

파라미터	값
Temperature	0.2 ~ 0.5
Top P	0.4 ~ 0.5
Frequency Penalty	1.05

프롬프트 구성

이메일 내용: "안녕하세요! 저희는 최신 기술을 탑재한 스마트워치를 출시했습니다. 이번 주말까지만 20% 할인 행사를 진행하니, 이 기회를 놓치지 마세요! 지금 바로 접속하셔서 특별 할인 혜택을 누리세요!"
분류 요청: 이 이메일 내용이 광고인지 아닌지 분류해주세요.

실행 결과

이 이메일 내용은 광고입니다.

2) 감정 분류

텍스트의 감정을 분류할 수 있도록 파라미터를 설정하고 프롬프트를 구성하는 방법을 설명합니다.

파라미터 설정 (권장)

파라미터	값
Temperature	0.2 ~ 0.5
Top P	0.4 ~ 0.5
Frequency Penalty	1.05

프롬프트 구성

[예시]
텍스트: "오늘 배달된 피자가 너무 늦게 도착했고, 맛도 별로였어요. 실망스러웠습니다."
분류 요청: 이 텍스트에 표현된 감정을 긍정/부정/중립 중에서 분류해주세요.
답변 : 부정
텍스트: "제품에 대한 정보를 더 알고 싶습니다. 추가 세부 사항을 제공해주실 수 있나요?"
분류 요청: 이 텍스트에 표현된 감정을 긍정/부정/중립 중에서 분류해주세요.
답변 : 중립
텍스트: "이 새로운 카페 정말 좋아요! 인테리어가 아늑하고 커피도 맛있어서 자주 갈 것 같아요."
분류 요청: 이 텍스트에 표현된 감정을 긍정/부정/중립 중에서 분류해주세요.
답변 : 긍정
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텍스트: "이 스마트폰 정말 최고예요! 배터리 수명이 길고 카메라 기능도 뛰어나네요."
분류 요청: 이 텍스트에 표현된 감정을 긍정/부정/중립 중에서 분류해주세요.

실행 결과

이 텍스트는 긍정적인 경험을 기술하고 있으므로 '긍정'으로 분류됩니다.