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챗GPT 활용방법. 마크다운으로 구조화된 질문을 하는것

원하는 답변을 얻기 위해서 마크다운으로 구조화해서 질문하면 효과적

챗GPT, 클로드, 제미나이와 같은 생성형 AI 모델들이 크게 주목받으면서, 우리는 인공지능과 보다 자연스럽고 효과적으로 소통할 수 있게 되었습니다. 이때 마크다운(Markdown)이라는 간단한 문법을 활용하면 AI와의 대화를 더욱 논리적이고 체계적으로 구성할 수 있습니다. 이번 글에서는 마크다운을 활용하여 생성형 AI에게 질문하면 어떤 점이 좋은지, 그리고 어떻게 하면 마크다운으로 효과적인 프롬프트를 작성할 수 있는지 실제 사례와 함께 알아보겠습니다.


chapter 1. 구조화된 질문을 하는 방법

마크업(Markup)이란 무엇인가?

빈 노트에 글을 쓴다고 생각해 보세요. 중요한 부분은 밑줄도 긋고, 색깔도 넣고, 별을 그려 넣기도 하죠. 이렇게 나만의 구조화된 형식으로 우리는 글을 씁니다.


컴퓨터에서 글을 쓰는 것도 노트에 글을 쓰는 것과 다르지 않습니다. 다만 제목, 소제목, 단락, 굵은 글씨(볼드체), 기울어진 글씨(이탤릭체)처럼 문서를 구조화하는 것이 필요합니다. 이렇게 글의 구조와 강조할 부분 등을 표시하는 것이 마크업(Markup)이라고 합니다.


마크업이 적용된 대표적인 프로그래밍 언어가 HTML(HyperText Markup Language)입니다. HTML은 홈페이지 등을 만들 때 사용하는 가장 기본적인 언어 중 하나인데요. 예를 들어 웹페이지를 만들 때 <title>은 페이지의 제목을, <p>는 단락을, <img>는 이미지를 삽입할 때, <a>는 다른 페이지나 웹사이트로 연결되는 링크를 만들 때 사용됩니다. HTML에서는 '<>'로 둘러싸인 태그(tag)를 사용하여 웹 페이지를 만듭니다. 이런 태그들을 사용하여 웹 페이지의 내용이 구성되고, 브라우저는 이 HTML 태그들을 해석하여 우리가 보는 웹 페이지를 화면에 표시하는 것입니다. HTML은 웹 페이지의 뼈대라고 할 수 있습니다. HTML로 구조를 만들고, CSS라는 언어로 디자인을 입히며, JavaScript라는 언어로 동작을 더하는 방식입니다.


하이퍼텍스트(HyperText)란?

HTML에서 '하이퍼텍스트(HyperText)'는 웹 페이지에서 서로 다른 정보를 연결하는 방식을 말합니다. 예를 들어 책을 읽다 보면 인용된 뉴스 기사 링크를 하단에 표기해 준 것을 볼 수 있습니다. 이것은 해당 내용에 대한 더 자세한 정보를 해당 웹페이지에서 확인할 수 있다는 의미인데요.  하이퍼텍스트는 이와 비슷한 개념입니다. 웹 페이지에서는 텍스트, 이미지, 동영상 등의 정보가 있는데, 이들 중 일부는 밑줄이 그어져 있거나 색깔이 다르게 표시되어 있습니다. 이렇게 표시된 부분을 클릭하면, 연결된 다른 페이지나 정보로 이동할 수 있죠.


이렇게 하이퍼텍스트는 웹 페이지 내의 정보를 서로 연결하여, 사용자가 원하는 정보를 쉽게 찾아갈 수 있도록 도와줍니다. 한 페이지에서 다른 페이지로, 또 그 페이지에서 다른 페이지로 이동하며 정보를 탐색할 수 있도록 해주는 것입니다.


마크다운(Markdown)이란?

마크업(Markup)이 적용된 대표적인 언어가 HTML이라고 설명드렸습니다. 그런데 일상생활이나 회사 업무에서 HTML을 사용할 일은 거의 없습니다. 마크업은 문서의 구조와 형식을 정의하는 효과적인 방식이지만, 자체 에디터가 잘 만들어져 있기 때문인데요. 예를 들어 MS 워드나 구글 독스 등의 워드프로세서는 마크업을 몰라도 직관적인 인터페이스로 문서 서식을 지정할 수 있죠. 


마크업보다 간단하고 사용하기 쉽도록 고안된 것이 마크다운(Markdown)입니다. 마크업 방식인 HTML에서 사용되는 태그는 110여 개에 달하지만, 마크다운은 10개만 알아도 사용에는 문제가 없습니다. 마크다운에서 제목은 # , 중제목은 ## 으로 표기합니다. 인용은 >로, 리스트는 1 , * , - , + 를 사용합니다. 최근에는 이메일이나 메신저에서도 마크다운을 사용할 수 있습니다. 마크다운을 사용하면 글자를 굵게 하거나 기울이는 등 간단한 서식을 적용할 수 있습니다.


예를 들어 보겠습니다. 아래는 마크다운으로 글을 작성한 것입니다. 마크다운 문서에서는 '#'이 제목을 나타내고, '-'가 목록을 나타내며, '*'와 '**'가 각각 이탤릭체와 볼드체를 나타냅니다. 또한 '[]'와 '()'를 사용하여 링크를 표현할 수 습니다.


# 제목은 # 으로 지정합니다.

이것은 **마크다운**으로 작성된 문서입니다.

마크다운은 간단한 문법으로 문서를 작성할 수 있는 *경량 마크업 언어*입니다.

## 특징

- 간단하고 읽기 쉬운 문법

- 일반 텍스트로 편집 가능

- HTML로 변환 가능

[Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown)에서 더 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.


제목은 # 으로 지정합니다

이것은 마크다운으로 작성된 문서입니다.

마크다운은 간단한 문법으로 문서를 작성할 수 있는 경량 마크업 언어입니다.

특징  

    간단하고 읽기 쉬운 문법  

    일반 텍스트로 편집 가능  

    HTML로 변환 가능  

Wikipedia에서 더 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.


해석한 문서에서는 마크다운 문법이 실제로 제목, 목록, 이탤릭체, 볼드체, 링크 등으로 변환되어 표시됩니다. 문서의 구조와 강조점이 시각적으로 두드러지게 되고, 읽는 사람이 내용을 더 쉽게 이해할 수 있게 됩니다.


chapter 2. 구조화된 질문을 하는 방법

챗GPT에서 마크다운을 사용하면 좋은 점은?

챗GPT와 같은 생성형 인공지능에게 마크다운으로 질문하면 효과적입니다. 마크다운을 사용하면 구조화된 정보 전달과 가독성 향상, 코드와 데이터 포맷의 명확한 표현, 다양한 미디어 활용 등의 효과를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 생성형 인공지능과의 의사소통을 더 효과적으로 할 수 있습니다.


첫 번째, 구조화된 정보 전달 마크다운은 제목, 부제목, 목록, 코드 블록 등을 간단한 문법으로 표현할 수 있습니다. 이를 통해 질문을 체계적으로 구성하여 인공지능에게 전달할 수 있죠. 구조화된 정보는 인공지능이 질문의 맥락을 이해하고 적절한 답변을 생성하는 데 도움이 됩니다.


두 번째, 가독성 향상 마크다운으로 작성된 질문은 일반 텍스트보다 읽기 쉽고 이해하기 편합니다. 제목, 부제목, 목록 등이 시각적으로 구분되어 있어 내용을 빠르게 파악할 수 있죠. 이는 인공지능이 질문을 분석하고 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.


세 번째, 코드와 데이터 포맷의 명확한 표현 마크다운은 코드 블록을 지원하므로, 프로그래밍 관련 질문에서 코드를 명확하게 표현할 수 있습니다. 또한 테이블, 인용구 등의 포맷을 사용하여 데이터를 구조적으로 나타낼 수 있죠. 이는 인공지능이 코드나 데이터를 정확히 인식하고 처리하는 데 도움이 됩니다.


네 번째, 다양한 미디어 활용 마크다운은 이미지, 링크, 동영상 등 다양한 미디어를 간단한 문법으로 삽입할 수 있습니다. 이를 통해 질문에 시각적인 정보를 추가할 수 있고, 이는 인공지능이 맥락을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.


하지만 모든 질문을 마크다운 방식으로 작성해야 하는 것은 아닙니다. 간단한 질문이나 일상적인 대화에서는 일반 텍스트로 충분할 수 있어요. 다만 복잡한 주제나 구조화된 정보가 필요한 경우, 마크다운을 활용하면 인공지능과의 의사소통을 더 효과적으로 할 수 있습니다.


마크다운을 활용한 프롬프트 사례

그럼 마크다운을 활용해 챗GPT에게 질문을 해보도록 하겠습니다. 아래는 '생성형 인공지능 시대! 글쓰기의 중요성'에 대한 카드뉴스 정보와 '회의록 작성'을 요청한 예제입니다. 제목(#), 중제목(##), 리스트(-, 1)가 전부입니다. 이렇게 3가지 만의 마크다운으로 챗GPT에게 구조화된 정보를 요청할 수 있는 것입니다. 물론 마크다운 외에 원하는 정보를 얻기 위해 사람의 수고도 필요합니다.


# "커머스의 미래, 로컬" 신간도서 출판사 투고용 이메일 작성 요청

"커머스의 미래, 로컬"이라는 제목의 신간도서를 출판사에 투고하기 위한 이메일 프롬프트 작성을 요청드립니다.

## 이메일 상황 및 목적  

신간도서 "커머스의 미래, 로컬"을 출판사에 투고하기 위한 이메일 작성  

출판사 편집자의 관심을 끌고, 책의 출판 가능성을 높이기 위함  

## 수신자 정보 및 관계  

수신자: ABC 출판사 편집부 김영희 편집장님  

관계: 과거 "온라인 커머스의 트렌드" 도서를 통해 인연을 맺은 바 있음  

## 이메일에 포함해야 할 핵심 내용  

신간도서 "커머스의 미래, 로컬"의 주제와 핵심 메시지  

오프라인과 온라인의 경계가 사라지는 시대에 로컬 기반의 커머스 전략이 중요성 강조  

로컬 비즈니스 사례와 인사이트를 통해 미래 커머스의 방향성 제시  

책의 구성과 주요 내용 소개  

총 4부로 구성, 각 파트별 주요 내용과 독자들이 얻을 수 있는 학습 포인트 설명  

국내외 로컬 커머스 성공 사례와 실패 사례 분석을 통한 실용적인 전략 제공  

저자의 전문성과 경력 소개(마케팅 및 커머스 분야 전문가)  

출판 일정과 마케팅 협조 사항 등 출판사 협력 방안 제안  

## 추가 요청사항  

편집자의 관심을 끌 수 있는 흥미로운 첫 문장으로 시작해 주세요.  

책의 독창성과 시의성을 어필할 수 있도록 해주시기 바랍니다.  

투고 원고 및 저자 프로필, 책 소개서 등 추가 자료 제공이 가능하다는 점을 명시해 주세요.  

구체적인 출판 일정과 마케팅 계획에 대한 출판사의 의견을 구하는 내용을 포함해 주세요.  

이메일 작성이 완료되면 검토를 위해 답신해 주시기 바랍니다. 훌륭한 이메일 기대하겠습니다.


# 회의록 정리 및 요약 요청

아래의 회의 내용을 바탕으로 회의록을 정리하고 요약해 주시기 바랍니다.

## 회의 정보  

회의 주제: 아이디어의 비즈니스모델 검증  

일자: 2024년 4월 10일   

참석자: 강사 은종성, (주)OOO파트너스 나영석 책임, (주)OOO파트너스 김태호 책임  

## 회의에서 논의된 주요 정보  

테크 중심의 기술 창업자로 사내벤처 준비 중  

B2C보다는 B2B 중심  

아이디어의 산업환경과 경쟁환경 분석, 진입하고자 하는 시장분석  

5-forces 관점의 산업구조, 실행관점의 밸류체인, 커뮤니케이션 관점의 린캔버스 구조화 등  

개념적 이해(2시간)와 실습(2시간)으로 구성  

## 정리된 회의록에 포함되어야 할 사항  

참석자  

안건  

결정사항  

실행사항  

## 추가 요청사항  

회의록은 간결하고 명확하게 작성해 주세요.  

회의에서 도출된 주요 결정사항과 실행사항을 명확히 구분하여 정리해 주시기 바랍니다.  

회의록 작성 시 전문적인 용어는 풀어서 설명하는 것이 좋겠습니다.  

회의록 마지막에는 다음 회의 일정과 준비사항에 대한 안내를 포함해 주세요.  

회의록 작성이 완료되면 검토를 위해 답신해 주시기 바랍니다. 잘 정리된 회의록 기대하겠습니다.


마크다운 질문을 위해 필요한 습관

마크다운을 활용하여 생성형 인공지능에게 효과적으로 질문하기 위해서는 몇 가지 습관이 필요합니다.

첫 번째는 구조화된 사고입니다. 질문하기 전에 자신이 무엇을 알고 싶은지, 어떤 정보가 필요한지 명확히 정리해야 합니다. 질문의 목적과 맥락을 분명히 하고, 논리적인 흐름에 따라 질문을 구성하는 습관이 필요합니다.


두 번째는 간결하고 명확한 표현이 좋습니다. 불필요한 설명이나 장황한 표현은 자제하고, 간결하고 명확한 언어로 질문을 작성합니다. 생성형 인공지능이 질문의 요점을 빠르게 파악할 수 있도록 핵심 키워드와 중요한 정보를 강조하는 것이 좋습니다.


세 번째는 마크다운 문법을 활용입니다. 제목, 부제목, 목록, 강조 등 마크다운의 다양한 문법을 활용하여 질문을 구조화할 수 있습니다. 코드 블록을 사용하여 코드나 데이터를 깔끔하게 표현하고, 링크와 이미지를 적절히 활용하면 효과적입니다.


네 번째는 단계별 질문 구성입니다. 복잡한 주제나 여러 개의 하위 질문이 있는 경우, 단계별로 질문을 나누어 작성해야 합니다. 각 단계의 질문은 이전 단계의 결과를 바탕으로 구성하여 점진적으로 심화되는 것이 좋습니다.


다섯 번째는 피드백 및 반영입니다. 생성형 인공지능의 답변을 꼼꼼히 확인하고, 추가 질문이나 피드백이 필요한 부분을 파악합니다. 이전 질문과 답변을 참고하여 후속 질문을 작성하고, 필요한 경우 질문을 수정하거나 보완합니다.


여섯 번째는 주기적인 복습과 정리입니다. 생성형 인공지능과의 대화 내용을 주기적으로 복습하고 정리하는 습관을 들입니다. 중요한 정보와 인사이트를 별도로 기록하고 분류하여, 추후 활용할 수 있도록 합니다. 이러한 습관을 꾸준히 실천하면 마크다운을 활용하여 생성형 인공지능과 효과적이고 생산적인 대화를 나눌 수 있습니다. 구조화되고 명확한 질문은 생성형 인공지능에게 정확하고 유용한 답변을 제공하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

마크다운으로 구조화된 질문을 하는 것. 이미지제작: DALL·E

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마크다운으로 질문을 구조화하는 방법
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