26가지 프롬프트 엔지니어링 원칙 ㉒ 텍스트 개선 요청
손에 잡히는 인공지능
[텍스트 개선 요청 프롬프트 개념도]이번에는 스물두 번째 원칙, “텍스트 개선 요청: 주어진 텍스트를 개선하도록 요청한다.”에 대해 이야기 해보기로 한다.
이 원칙을 적용한 프롬프트와 적용하지 않은 프롬프트 예시를 각각 제시한다. 이 원칙은 사용자가 AI 모델에게 주어진 텍스트의 품질을 개선하거나 수정을 요청할 때 명확한 지침을 제공함으로써 더 나은 결과를 얻기 위한 것이다. 관련 논문에 따르면 이 원칙 적용 시 정확도가 약 25% 개선이 된다고 한다. 이번에도 이 원칙을 적용여부에 따른 결과의 정확도 개선을 실험해보기로 한다.
이번 실험에 사용한 이 원칙을 적용한 예시와 적용하지 않은 예시는 다음과 같다.
원칙을 적용하지 않은 예시:
"이거 수정해줄 수 있어? : '그 날은 평범한 하루였다.'"
원칙을 적용한 예시:
"다음 소설의 시작 부분을 더 흥미롭게 만들 방법을 제안해줘. 현재 너무 직설적으로 시작하는 것 같아: '그 날은 평범한 하루였다.'"
실험 결과는 아래와 같다.
이 데이터는 프롬프트 원칙을 적용했을 때 각 범주에서 65~75% 정도의 상당한 정확도 개선이 이루어졌음을 나타낸다. 특히 다양성 범주에서 가장 높은 개선율을 보이고 있다. 이러한 정보는 프롬프트 원칙이 인공지능의 성능 향상에 중요한 역할을 할 수 있음을 시사하며, 이를 통해 더욱 정밀하고 효과적인 인공지능 시스템 구축이 가능할 것임을 암시한다.
[원칙 미제공 결과]
물론 수정해줄 수 있어. 다음은 좀 더 구체적이고 생동감 있게 수정한 문장이야:
"그날은 여느 때와 다름없는 평범한 하루처럼 시작되었다."
혹시 다른 스타일이나 더 구체적인 방향이 필요하면 말해줘!
[원칙 제공 결과]
소설의 시작 부분을 더욱 흥미롭게 만드는 것은 독자의 호기심을 자극하고 이야기에 몰입하게 하는 중요한 요소야. 평범한 하루로 시작할 때, 그 날이 얼마나 특별해질지를 암시하면서 독자가 기대감을 갖도록 할 수 있어. 아래 몇 가지 방법을 제안할게:
미스터리한 요소 추가하기:
"아무도 그날이 평범한 하루로 시작해서 평생 잊을 수 없는 날이 될 줄은 몰랐다."
독자에게 그날에 무언가 특별한 일이 일어날 것이라는 기대감을 심어준다.
감각적인 묘사 사용하기:
"아침 햇살이 창문을 통해 부드럽게 스며들고, 도시의 소음이 서서히 깨어나는 가운데, 그날의 시작은 다른 날들과 다르지 않았다. 하지만 공기 중에 감도는 미묘한 변화가 있었다."
독자가 현장에 있는 것처럼 느끼게 하고, 작은 변화에 주목하게 한다.
등장인물의 심리 상태 반영하기:
"평소와 다름없는 하루였지만, 그녀의 마음속 깊은 곳에서는 뭔가 불안한 예감이 스멀거리고 있었다."
주인공의 심리적 변화를 통해 독자의 호기심을 유발한다.
과거와의 대조:
"그 날은 평범해 보였지만, 며칠 전부터 시작된 일련의 사건들이 이 평온함을 깨뜨릴 준비를 하고 있었다."
최근의 사건들과의 대조를 통해 긴장감을 조성한다.
의문을 던지는 질문:
"그 날이 평범한 하루로 끝났다면, 이 이야기는 시작되지 않았을 것이다. 무엇이 그날을 특별하게 만들었을까?"
독자에게 이야기를 계속 읽게 만들 수 있는 의문을 제기한다.
이러한 접근 방식을 사용하면 독자가 그날의 평범함 속에 숨겨진 특별한 순간을 기대하게 되고, 이야기에 더욱 몰입할 수 있을 거야.
추가로 “텍스트 개선 요청:” 원칙에 대한 여러 가지 사례를 나열하니 참조하기 바란다.
원칙을 적용하지 않은 예시:
"이 글 좀 봐줘.'"
"이거 수정해줄 수 있어?"
"이게 맞는 거야?"
"이걸 좀 더 좋게 만들 수 있을까?"
"이 문장 이상하지 않아?"
"뭔가 빠진 것 같은데?"
"이 부분을 어떻게 생각해?"
"이게 최선인가?"
"여기 더 추가할 내용 없을까?"
"이걸 어떻게 바꿔야 할까?"
원칙을 적용한 예시:
"다음 문장의 문법적 오류를 수정하고, 더 명확하게 표현할 수 있도록 개선해줘: '그는 매우 바쁘고 집에 가고 싶어 한다.'“
"이 이메일 초안을 검토하고, 비즈니스 맥락에 더 적합하게 조정해줄 수 있을까? 특히 인사말과 결론 부분을 집중적으로 봐줘."
"아래 보고서 요약문의 전문성을 높이고, 주요 포인트가 독자에게 명확하게 전달되도록 텍스트를 재구성해줘."
"이 제품 설명을 더 설득력 있고 매력적으로 만들 수 있는 방법을 알려줘. 현재 너무 기술적인 용어가 많이 사용되었어: '이 제품은 고효율의 에너지 사용을 가능하게 합니다.'"
"아래 문단에서 흐름을 개선하고, 아이디어가 더 자연스럽게 연결되도록 도와줘. 문단이 다소 단절되어 보여."
"이 사용자 가이드의 지시 사항을 더 이해하기 쉽게 만들어줘. 현재는 너무 복잡하고 설명이 충분치 않은 부분이 있어."
"다음 대화의 대사를 더 자연스럽고 생동감 있게 수정해줘. 현재 대사가 너무 형식적이고 실제 대화처럼 들리지 않아."
"이 블로그 포스트의 서론을 더 강렬하고 주목을 끌게 시작할 수 있도록 개선해줘. 현재 서론이 너무 지루하고 포인트가 명확하지 않아."
"아래 시의 이미지와 언어를 더 풍부하고 감각적으로 만들 수 있을까? 시가 전달하려는 감정과 분위기를 강화하고 싶어."
이 예시들은 AI 모델에게 텍스트를 개선할 때 구체적이고 명확한 지침을 제공하는 것의 중요성을 보여준다. 원칙을 적용함으로써 사용자는 AI 모델에게 더 구체적인 수정 요청을 할 수 있으며, 결과적으로 더 만족스러운 개선 사항을 얻을 수 있다.
연작 칼럼의 내용의 연속성을 이해하기 쉽게 목차를 아래에 다시 적는다.
1. 본론만 말하기: 간결하고 직접적으로 요청을 표현한다.
2. 청중 설정: 의도한 청중을 명확히 정하고 질문한다.
3. 세분화: 복잡한 작업을 간단한 단계로 나누어 질문한다.
4. 긍정 지시문 사용: 부정문 대신 긍정문을 사용하여 요청한다.
5. 어린이 청자 설정: 어린 아이에게 설명하듯이 요청을 한다.
6. 팁 제공: 더 나은 답변을 위한 팁을 약속한다.
7. 예시 추가: 구체적인 예시를 제공한다.
8. 구분된 구성: 지시, 예시, 질문을 명확하게 구분한다.
9. 임무 설정: 명확한 임무나 목표를 제시한다.
10. 협박 사용: AI에게 불이익을 주겠다고 협박한다.
11. 인간적인 방식으로 대답하기: 자연스럽고 인간적인 방식으로 답변을 요구한다.
12. 단계별로 생각하기: 단계별로 문제를 해결하도록 요청한다.
13. 편견 제거 요청: 편향되지 않은 답변을 요구한다.
14. 질문시키기: 충분한 정보를 얻을 때까지 질문하도록 요청한다.
15. 테스트 추가: 테스트를 추가하여 답변의 정확성을 높입니다.
16. 역할 부여: AI에게 특정 역할을 부여한다.
17. 구분 기호 사용: 특정 단어나 구문을 강조한다.
18. 반복 사용: 중요한 단어를 반복하여 강조한다.
19. CoT와 예시 제공: 구체적인 예시를 통해 정보를 제공한다.
20. 출력 문구 지정: 원하는 출력 형식을 명시한다.
21. 필요한 모든 정보 추가: 필요한 모든 정보를 포함하도록 요청한다.
22. 텍스트 개선 요청: 주어진 텍스트를 개선하도록 요청한다.
23. 여러 파일 프로젝트 스크립트 요청: 여러 파일로 구성된 프로젝트를 위한 스크립트를 요청한다.
24. 제시어 기반 글쓰기: 특정 시작 문구를 기반으로 이어서 글을 쓰도록 요청한다.
25. 키워드 제시: 특정 키워드를 포함한 텍스트 생성을 요청한다.
26. 동일 언어 사용: 주어진 텍스트와 유사한 언어 스타일로 답변을 요청한다.
| 작가 프로필
이용호 작가는 스마트공장에서 주로 사용되는 ‘AI 머신비전’ 전문회사인 ‘호연지재’를 경영하고 있으면서 다양한 분야에 관심이 많아 SKT ifland와 SBA 크리에이티브 포스 인플루언서로 활동하고 있다. 특히 ‘머신비전’에서 인공지능 딥러닝에 의한 영상처리기술을 자주 적용하다보니 10년 이상 연구한 AI 분야에 대해서도 해박한 지식을 가지고 있다.
칼럼니스트는 메타버스 이프랜드에서 정기적으로 “인공지능관련 새로운 소식과 기술”을 상세히 전하는 ‘호몽캠프’를 110회 이상 꾸준히 진행하였다.
주요 강의 분야는 “챗GPT 시대 생산성을 300% 높여주는 인공지능”, “머신비전에서의 인공지능 활용”, “손에 잡히는 인공지능”, “스마트폰 AI 활용하기”, “시니어와 MZ세대간의 소통”등이 있으며, 저서로는 『손에 잡히는 인공지능』, 『나는 시니어 인플루언서다』가 있다.
