프롬프트 중의 프롬프트
2026년이 벌써 3개월이 지나가고 있습니다. 최근 AI기술 트랜드는 뭐니뭐니 해도 자율형 AI AGENT입니다. 이젠 AI가 사람의 말을 이해하고 판단한 후 원하는 결과물을 ‘알아서’생성해 줍니다. AI AGENT 시대가 되면서 프롬프트의 중요성도 예전만 못합니다. 최근 프롬프트는 AI와 ‘대화 한다’에서 Rule, Workflow, skill등과 같은 방법으로 ‘AI에게 업무지시를 한다’에 더 중점을 두고 있습니다. 기술이 세상을 참 빠르게 변화시키고 있습니다. 그럼에도, 아니 그렇기 때문에 더욱 중요해지는 프롬프트 기법이 ‘맥락제시하기’입니다. 그럼에도 전체 사용자의 47%가 맥락을 제시하지 않는다고 합니다. 레딧에 나온 글인 제목과 링크는 아래에 제시해 드리겠습니다.(1)
맥락제시하기는 말 그대로 내 의도와 목적, 이 일을 하는 배경, 결과물을 이용하는 대상 등 필요한 정보를 AI에게 충분히 제공하는 방법입니다. 크게 보면 앞에서 다뤘던 6가지의 기본 프롬프트 기법들도 모두 ‘맥락제시하기’라고 볼 수 있습니다. AI는 언어 모델입니다. 다시 말해 AI는 문장의 의미를 패턴으로 해석합니다. 언어에는 ‘고맥락언어’와 ‘저맥락언어’가 있습니다. 한자문화권인 우리는 상당한 고맥락 언어에 속합니다. 제 개인적인 생각인데, 세대차이는 결국 서로간의 맥락 해석의 차이가 아닐까 싶습니다. 과거부터 우리는 맥락을 세세하게 말로 설명하는 문화가 아니었거든요. 느낌의 문화였습니다.
문제는 AI는 엄청난 ‘저맥락언어’를 사용한다는 점입니다. AI가 아무리 나에게 친근하다 할지라도, 내가 작업의 맥락을 설명하지 못하면 이 녀석은 그냥 평범한 답을 내놓습니다. 특히 AI에게 뭔가를 요청할 때는 “무엇을, 왜, 어떻게”가 필요합니다. 제가 사용하는 맥락제시용 프롬프트 구조는 아래와 같습니다. 강의에서도 자주 사용하는 다이어트 방법을 갖고 말씀 드리겠습니다.
Prompt1
3개월 다이어트 훈련 프로그램을 만들어줘
[배경]
나는 93kg의 남자야
[결과]
3개월 내에 근육량을 5kg늘리고 싶어
[상황]
일주일에 두 번, 한 세션당 한 시간만 헬스장을 이용할 수 있어
물론 프롬프팅을 할 때는 배경, 결과, 상황을 쓰진 않습니다. 이글에선 읽는 분들의 편의를 위해 구조를 보여드리기 위해 사용했습니다. 맥락제시의 가장 쉬운 버전은 WHY, WHAT, HOW 구조입니다. 왜 이일을 해야 하는지, 무엇을 원하는지, 어떻게 해결되지를 바라는지를 적는 겁니다. 같은 다이어트 사례를 갖고 프롬프트를 작성해보겠습니다.
Prompt2
다이어트 훈련 프로그램을 만들어줘
[WHY] 93kg 남성이 3개월 내 근육량을 5kg 증가시키기 위한 목적
[WHAT] 주 2회, 회당 1시간 헬스장 이용 조건에 맞는 근력강화 중심 다이어트 훈련 프로그램
[HOW] 제한된 시간 내 최대 효율을 낼 수 있도록 운동 루틴(종목, 세트, 반복), 점진적 과부하 전략, 식단 및 회복 전략을 포함해 설계해줘
이쯤이면 눈치채셨을지 모르겠는데, 기획서의 목차, 문제해결 프로세스, As Is To Be 프레임, 마케팅의 4P프레임 등 인류가 지금까지 쌓아올린 모든 문서작성 프레임은 약간만 수정하면 맥락제시용 구조로 사용이 가능합니다. 제 경험상 무엇보다 제안서가 가장 적합했습니다. 제안서는 기본적으로 아래의 구조를 따릅니다.
제안서의 구조
- 배경
- 목적 및 기대성과
- 현재상태분석
- 달성목표
- 핵심 추진과제
- 추진계획
- 추진조직
- 예산
위의 정보들은 모두 AI에게 제시할 수 있는 맥락에 해당합니다. 그 중에서도 특히 배경, 목적 및 기대성과, 달성목표, 현재상태 같은 정보는 AI에게 충분히 제시가 가능합니다. AI를 통해 나에게 최적의 결과물을 얻고 싶다면, 제안서구조를 떠올리시면 도움이 됩니다.
Prompt3
임원들이 AI를 활용할 수 있는 효과적인 교육 방법들을 제시해줘
[배경]
회사에서 직원들에게 AI사용을 적극 권장하고 있는 상황임. 이런 문화가 회사 전반에 확산되게 하기 위해서는 무엇보다 임원들의 AI활용역량 강화가 중요하고도 시급한 문제임
[목적 및 기대성과]
임원들이 GPT를 전략적 사고 도구로 활용하여 의사결정 속도와 문서 품질을 향상시키고, 조직 내 AI 활용을 확산하도록 한다.
[달성목표]
프롬프트 기본 구조를 이해하고 설계할 수 있다
보고서 및 의사결정에 GPT를 활용할 수 있다
조직 적용 아이디어를 도출할 수 있다
[현재상태]
AI를 단순 질의응답용 고급검색기 수준으로 활용하며, 프롬프트 구조 없이 사용해 결과 품질이 낮은 상태이다.
위와 같이 우리에게 익숙한 구조를 사용하기만 해도 AI 답변 품질은 확실하게 올라갑니다. 이어서 설명드리고자 하는 내용은 Context Engineering을 프롬프트 기법에 응용한 내용입니다.
AI를 사용하다 보면 종종 하나의 쳇에서 여러 번 대화를 나누는 경우가 있습니다. 중요할 때도 있고, 때론 지금까지 대화한 내용을 이어가야 할 때도 있습니다. 이럴 때 딜레마에 빠지곤 합니다. 쳇의 길이가 길어질수록 AI는 엉뚱한 대답을 합니다. 그렇다고 새로운 쳇으로 이동하면 이전 쳇에서 나눴던 대화의 ‘맥락’을 다시 ‘설명’해야 합니다. 이럴 때 가장 효과적인 방법이 .md파일로 저장하는 방법입니다.
Prompt4
지금까지 대화의 핵심 내용을 체계적으로 빠짐없이 정리해줘
===> GPT응답
00부분을 ㅁㅁ로 수정해줘
===> GPT응답
최정 버전을 MD파일로 만들고 다운로드 링크를 생성해줘
===? GPT가 MD파일 다운로드 링크 생성
[새로운 쳇으로 이동 후] 첨부한 MD파일의 내용을 나에게 설명해줘
===> GPT응답
위의 프로세스에는 두 가지 중요포인트가 있습니다. 먼저 MD파일로 대화내용을 저장하는 것입니다. MD파일은 마크다운 형식의 파일이라고 합니다. AI가 좋아하는 파일 형태로 AI를 자주 사용하다 보면 자연스럽게 MD파일과 JSON파일에 익숙해지게 됩니다. 혹시 옵시디언이나 노션을 쓰신다면 이 플렛폼에서 사용하는 글 형태가 MD파일 형태입니다. MD파일이 어색하다면 그냥 워드파일로 생성해 달라고 해도 됩니다. MD파일이든 워드파일이든 핵심은 긴 대화맥락을 새로운 쳇이 이해하는 방법이라는 점입니다.
두 번째 포인트는 이렇게 생성한 MD파일 또는 워드파일을 새로운 쳇에 업로딩하신 후 바로 대화를 이어가지 마시고 위의 프롬프트처럼 ‘첨부한 파일의 내용을 나에게 설명해줘’라고 한번 확인하는 것입니다. 물론 AI는 업로드한 파일을 읽습니다. 그런데 AI가 파일을 읽고 사용자에게 ‘설명’을 하는 과정을 추가하면 대화의 주제를 AI 스스로 파악하게 만드는 효과가 있습니다. AI가 자료를 읽을 땐 ‘DATA’이지만, 설명하는 순간 ‘맥락’이 됩니다.
맥락을 유지하는 정말 효과적인 방법은 GPT의 Project기능을 사용하는 것입니다. Project기능이 좋은 점은 생성한 프로젝트 안에서 쳇이 누적되면 누적될수록 AI는 대화내용을 읽고 확인한 후 전체 맥락 안에서 응답을 한다는 점입니다. 일반적인 대화와 특정 프로젝트로 대화를 누적한 AI와의 대화는 품질부터 다릅니다.
누군가 만일 AI와 대화하는 프롬프트 기법 중 단 하나만 써야 한다고 하면 넌 어떤 기법을 쓸래? 하고 물으면 저는 주저 없이 ‘맥락제시’를 사용하겠다고 할 겁니다. 그만큼 중요하고, 아마 앞으로 AI가 발전할수록 맥락의 중요성은 더 높아질 겁니다. 다만 이 글을 통해 이해하셨으면 하는 딱 하나는 프롬프트 기법 중 맥락제시라고 해서 뭔가 어렵고 먼 이야기가 아니라, 우리가 지금까지 사용했던 구조와 방법론을 사용해 AI가 필요로 하는 정보를 제공한다 정도로 생각해주시면 좋겠습니다.
(1)
I analyzed 10,000 ChatGPT prompts. 73% make the same 3 mistakes.