챗GPT 활용법. 역할, 단계, 체인 프롬프트 사용방법
생성형 인공지능 활용방법, 상황별 프롬프트 사용방법과 맥락정보 제공
프롬프트(Prompt)란 챗GPT와 같은 생성형 인공지능에게 정보를 요청하거나 특정 작업을 수행하도록 지시하는 질문이나 명령을 말합니다. 이번 포스팅에서는 프롬프트 방법론 중 역할기반 프롬프트, 단계별 프롬프트, 체인 프롬프트와 맥락 정보의 중요정에 대해서 살펴보겠습니다.
책과 저자 강의, 책의 주요정보를 학습한 챗GPT GPTs라 링크로 제공되는 인터뷰어 클래서에서 생성형 인공지능 활용에 대한 강의를 만나실 수 있습니다
chapter 1. 프롬프트의 종류와 활용방법
프롬프트(Prompt)란 무엇인가?
프롬프트를 효과적으로 사용하는 것이 생성형 인공지능의 능력을 최대치로 발휘하도록 하는 열쇠입니다. 올바르게 구성된 프롬프트는 인공지능에게 명확한 지시를 제공하며, 이를 통해 사용자는 기대하는 결과를 얻을 수 있습니다. 또한, 프롬프트는 인공지능이 다루는 주제의 범위를 확장하고, 그 가능성을 탐색하는 데 중요한 역할을 합니다. 결국, 프롬프트는 인공지능과의 상호작용을 더욱 풍부하고 생산적으로 만들며, 이를 통해 인간과 기계 간의 소통을 새로운 차원으로 끌어올립니다.
프롬프트 어떤 것을 생성하느냐에 따라서도 구분될 수 있는데요. 사람의 언어를 이해하고 적절한 반응을 생성하는 '자연어 처리(NLP) 프롬프트'와, 특정 장면이나 객체를 포함한 이미지를 생성하도록 요청하는 '이미지 생성 프롬프트', 특정 배경과 캐릭터, 사건 등을 기반으로 창작물을 생성하도록 요청하는 '창작 프롬프트' 등 다양한 방식이 존재합니다.
프롬프트는 어떤 시각으로 접근하느냐에 따라 수많은 방법이 존재하지만, 핵심이 되는 것은 역할기반 프롬프트, 단계별 프롬프트, 체인 프롬프트와 맥락정보를 들 수 있습니다.
역할기반 프롬프트란?
역할기반 프롬프트(Role-based Prompt)는 생성형 인공지능에게 특정한 역할이나 성격을 부여함으로써, 그 역할에 맞는 답변이나 해결책을 제시하도록 유도하는 방법입니다. 이를 통해 생성형 인공지능은 주어진 역할에 최적화된 정보와 해결책을 생성할 수 있으며, 사용자는 더욱 구체적이고 전문적인 답변을 얻을 수 있습니다.
예를 들어 "당신은 마케팅 전문가입니다"라는 프롬프트를 받은 인공지능은 시장분석, 광고 전략, 브랜딩 기법 등 마케팅과 관련된 깊이 있는 지식과 경험을 바탕으로 답변을 제공합니다. 새로운 제품 출시 전략에 대한 조언이나 소셜 미디어 마케팅 전략을 짜는 데도 도움을 줄 수 있습니다.
역할을 지정하면 말투와 표현도 바뀌게 되는데요. 예를 들어 "당신은 식품회사의 마케팅 담당자입니다. 신제품 요거트에 대한 홍보 문구를 작성해 주세요"라는 역할을 부여하면 '소비자의 구매 욕구를 자극할 수 있는 마케팅 담당자'처럼 답변을 해줍니다. 반면, "당신은 온라인 쇼핑몰 고객센터 상담원입니다. 배송 지연으로 불편을 겪은 고객에게 답변해 주세요"라는 역할을 부여하면 '온라인 쇼핑몰 CS 담당자처럼 객관적 사실을 전달하면서 고객의 불편에 공감하고 문제 해결을 위해 노력'하는 태도를 보이게 됩니다.
단계별 프롬프트란?
단계별 프롬프트는 복잡한 문제를 해결하거나 어려운 과제를 수행할 때, 각각의 단계를 나누어서 접근하는 방법입니다. 예를 들어 샴푸바와 같은 클린뷰티 제품을 판매하는 온라인 쇼핑몰의 경쟁자 분석을 위해서는 "클린뷰티 화장품 시장에서 직접적으로 경쟁하는 온라인 쇼핑몰의 목록을 만들어주세요. 이를 위해 업계 보고서, 소비자 리뷰, 소셜 미디어 등 다양한 소스를 참조하세요."라는 질문으로 시작해야 합니다. 한 번에 모든 것을 얻어낼 수 없기 때문에 1단계에서는 경쟁자의 목록을 생성하는데 집중하는 것입니다.
이후 2단계에서는 "각 경쟁자가 제공하는 주요 제품과 서비스의 종류를 분석해 주세요. 가격, 품질, 고객 리뷰 등을 포함하여 비교해 주세요"와 같은 프롬프트를 통해 경쟁자의 제품 및 서비스를 조사합니다.
3단계에서는 "지금까지 분석된 경쟁자의 마케팅 전략을 분석해 주세요. 소셜 미디어, 광고, 프로모션, 고객 서비스 전략, 최근 기업별 보도자료 등을 포함해서 분석해 주세요"와 같은 질문을 통해서 마케팅 전략을 분석할 수 있습니다.
4단계에서는 "분석한 정보를 바탕으로 각 경쟁자의 강점과 약점을 평가해 주세요. 이는 제품, 가격, 마케팅, 고객 서비스 등 다양한 측면에서 이루어져야 합니다."와 같은 질문으로 단계별로 요청을 하는 것이 단계별 프롬프트입니다.
체인 프롬프트란?
체인 프롬프트는 복잡한 문제를 해결하거나 분석할 때 사용되는 방법입니다. 이 방식은 한 작업이나 문제 해결 과정에서 이전 단계의 결과를 다음 단계의 입력으로 연속적으로 사용하는 것이 특징입니다. 마치 체인처럼 각 단계가 서로 긴밀하게 연결되어 있어, 전체 과정에서 정보의 흐름이 유지됩니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰의 경쟁자 분석을 체인 프롬프트로 진행한다고 가정해 보겠습니다.
1단계: "클린뷰티 시장에서 직접적으로 경쟁하는 온라인 쇼핑몰 경쟁자를 3개 작성해 주세요"라는 요청으로 경쟁자 목록을 생성하는 단계입니다.
2단계: "1단계에서 도출된 경쟁자 A, B, C 쇼핑몰의 주요 제품과 서비스를 분석해 주세요" 이는 1단계의 결과를 바탕으로 각 경쟁 쇼핑몰의 제품과 서비스를 상세히 분석하는 단계입니다.
3단계: "2단계에서 조사한 제품과 서비스 정보를 바탕으로, 각 경쟁자의 마케팅 전략을 분석해 주세요" 이는 2단계의 분석 결과를 활용하여 경쟁 쇼핑몰의 마케팅 전략을 평가합니다.
이처럼 체인 프롬프트는 각 단계의 결과가 다음 단계의 질문을 위한 기초가 되며, 전체 프로세스가 서로 연결되어 종합적인 분석을 구성하게 됩니다.
체인 프롬프트와 유사해 보이는 단계별 프롬프트는 약간의 차이가 있습니다. 단계별 프롬프트에서는 각 단계가 독립적인 과제로 이루어지며, 전체 목표를 달성하기 위한 구조화된 지침을 제공합니다. 하지만 반드시 이전 단계의 결과를 다음 단계의 입력으로 직접 사용하지는 않습니다.
반면, 체인 프롬프트는 각 단계가 이전 단계의 출력을 기반으로 연속적으로 이어지는 구조를 가집니다. 이는 복잡한 분석이나 문제 해결 과정에서 정보의 흐름을 유지하고 각 단계 간의 연관성을 강조하는 데 도움이 됩니다.
결과적으로, 체인 프롬프트는 정보의 연속성과 각 단계 간의 긴밀한 연결을 중시하는 반면, 단계별 프롬프트는 과제의 구조화와 각 단계의 명확한 지침 제공에 중점을 둡니다. 이러한 차이점을 이해하고, 상황에 맞는 적절한 방식을 선택하는 것이 중요합니다.
인터뷰어 이러닝 클래스에서 도서 <비즈니스모델 사용설명서> <마케팅의 정석>의 저자 강의와, 책의 주요 내용을 학습한 챗GPT GPTs가 링크로 제공되는 과정에서 생성형 인공지능활용에 대한 강의를 만나실 수 있습니다.
chapter 2. 맥락정보가 왜 중요한가?
맥락 정보가 왜 중요한가?
생성형 인공지능과 효과적으로 커뮤니케이션하기 위해서는 맥락정보를 제공해야 합니다. 맥락정보란 질문의 배경이 되는 상황, 조건, 제약 등을 생성형 인공지능에게 알려주는 것인데요. 예를 들어, "저희 카페는 대학가에 위치해 있으며, 주 고객층은 20대 학생들입니다."라는 정보를 제공하면, 인공지능은 대학생들의 선호도와 트렌드를 고려하여 맞춤형 솔루션을 제안하게 됩니다. 이처럼 맥락 정보를 제공하면 생성형 인공지능이 사용자의 상황을 보다 잘 이해하여, 구체적이고 실용적인 답변을 제공받기 위함입니다.
맥락정보는 사용자가 직면한 문제나 달성하고자 하는 목표에 대한 배경을 제공함으로써, 생성형 인공지능이 사용자의 니즈를 정확히 파악하고 적절한 해결책을 제시하는데도 도움이 됩니다. 예를 들어 "저희 카페는 최근 매출이 감소하고 있어 이를 개선하기 위한 방안을 모색 중입니다."라는 맥락정보가 제공하면, 생성형 인공지능은 매출 증대를 위한 방법에 집중하게 됩니다.
따라서 생성형 인공지능에게 질문할 때는 상황, 조건, 제약 등의 맥락정보를 함께 제공하는 것이 좋습니다. 이를 통해 보다 구체적이고 실용적인 답변을 얻을 수 있으며, 문제 해결을 위한 맞춤형 솔루션을 기대할 수 있습니다. 또한 효율적인 의사소통과 시간 절약의 효과도 누릴 수 있습니다.
맥락정보를 찾아내는 방법은?
사용자 자신의 경험과 보유한 데이터를 활용하여 맥락정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 카페 운영자라면 그동안의 운영 경험, 고객 데이터, 판매 데이터 등을 바탕으로 상황을 설명할 수 있습니다. 예를 들어 "저희 카페는 지난 1년간 매출이 20% 감소했습니다. 특히 30-40대 직장인의 방문이 눈에 띄게 줄었습니다. 메가커피와 같은 저가 커피업체의 등장과 재택근무 증가가 주된 원인으로 보입니다"처럼 사용자가 가진 정보와 인사이트를 활용하여 맥락정보를 제공하면, 보다 실질적이고 적절한 답변을 얻을 수 있습니다.
질문의 목적과 기대 효과를 명확히 하는 것도 맥락정보를 제공하는 좋은 방법입니다. 이는 생성형 인공지능이 사용자의 의도를 보다 정확히 파악하고, 그에 맞는 답변을 제공하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 "신메뉴 개발을 통해 젊은 고객층을 유치하고, 브랜드 이미지를 개선하고자 합니다. 이를 통해 매출 증대와 함께 장기적인 브랜드 가치 상승의 효과를 기대하고 있습니다"와 같이 질문하면 생성형 인공지능은 이를 고려하여 보다 전략적이고 실행력 있는 제안을 할 수 있습니다.
5W1H (Who, What, When, Where, Why, How) 관점에서 맥락정보를 찾아낼 수도 있습니다. 예를 들어 누가(Who)는 카페 운영자, 고객, 경쟁사 등을 말합니다. 무엇(When)은 매출 증대, 신메뉴 개발, 브랜딩에 대한 것이고, 언제(When)는 점심시간, 여름 시즌, 주말과 같이 특정 시간대를 말합니다. 어디서(Where)는 매장이 대학가에 위치하는지, 도심에 위치하는지와 같은 위치에 대한 것이고, 왜(Why)는 경쟁 심화, 트렌드 변화와 같이 특정 사건이 일어나는 이유를 말합니다. 그리고 어떻게(How)는 프로모션 진행, 신메뉴 출시, 인테리어 변경과 같이 구체적인 방법에 대한 것입니다. 5W1H(Who, What, When, Where, Why, How) 관점에서 카페에 대한 맥락정보를 정리하면 아래와 같습니다.
Who: 누가 관련되어 있는가? (예: 카페 운영자, 고객, 경쟁사 등)
What: 무엇에 대한 내용인가? (예: 매출 증대, 신메뉴 개발, 브랜딩 등)
When: 언제 일어나는 일인가? (예: 점심시간, 여름 시즌, 주말 등)
Where: 어디서 일어나는 일인가? (예: 대학가 카페, 도심 속 카페 등)
Why: 왜 이런 일이 일어나는가? (예: 경쟁 심화, 트렌드 변화 등)
How: 어떤 방식으로 진행되는가? (예: 프로모션, 인테리어 변경 등)
맥락정보를 찾아내고 제공하는 것은 생성형 인공지능과의 효과적인 커뮤니케이션을 위해 매우 중요한 작업입니다. 사용자 경험과 데이터 활용, 질문의 목적과 기대 효과 명시, 5W1H 등의 방법을 통해 적절한 맥락정보를 찾을 수 있을 것입니다.
다양한 관점으로 질문해 보는 것
보는 것을 믿는 것이 아니라, 믿는 것을 본다고 하죠. 사람은 능력의 한계도 있지만, 그동안의 경험이 편견을 만들 수밖에 없습니다. 따라서 생성형 인공지능에게 질문을 할 때는 다양한 관점으로 접근을 해보는 것이 필요합니다.
예를 들어 카페에서 매출 증대를 위한 아이디어를 고민하고 있다고 가정해 보겠습니다.
마케터라면 "당신은 마케팅 전문가입니다. 카페의 브랜드 이미지를 강화하고 고객 유입을 늘리기 위한 마케팅 아이디어를 제안해 주세요"라고 요청할 것입니다. 그러면 생성형 인공지능은 카페의 독특한 스토리와 가치를 담은 브랜딩 캠페인과 SNS 인플루언서와의 협업, 계절별 한정 메뉴와 이벤트 등 마케팅 관점에서 조언을 해줄 것입니다.
반면 바리스타 관점에서는 "당신은 경험 많은 20년 차 바리스타입니다. 커피 품질과 고객 경험 향상을 통해 매출을 늘릴 수 있는 아이디어를 제안해 주세요"라고 요청할 것입니다. 그러면 생성형 인공지능은 커피 품질을 높이기 위해 스페셜티 등급의 원두를 사용하고, 최신 추출 기술을 도입하여 차별화된 맛을 제공하는 것과 같은 바리스타 관점의 조언을 해줄 것입니다.
똑같은 상황인데 비즈니스모델 관점에서 질문하면 어떻게 될까요? 카페를 컨설팅하는 컨설턴트라면 "당신은 비즈니스모델 전문가입니다. 카페의 수익성을 개선하고 지속 가능한 성장을 이룰 수 있는 비즈니스 아이디어를 제안해 주세요"라고 질문할 것입니다. 그러면 원가 관리를 위해 공급업체와의 협상을 진행하고, 판매 데이터 분석을 통해 새로운 메뉴를 도출하고, 매장 운영 효율화를 위해 주문 및 결제 시스템을 자동화하는 것을 제안할 것입니다. 더 나아가 배달 및 구독 서비스를 도입하여 새로운 수익원을 확보하는 방안도 제안해 줄 것입니다.
이처럼 바리스타, 마케터, 비즈니스모델 전문가 등 다양한 관점에서 질문을 던지면, 각 분야의 전문성을 바탕으로 창의적이고 실행 가능한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 이는 문제를 다각도로 분석하고, 통합적인 솔루션을 모색하는 데 큰 도움이 됩니다.
