프롬프팅은 자연어 요청을 통해 예상되는 결과를 얻기 위해 Gemini와 같은 대규모 언어 모델 (LLM)과 효과적으로 소통하는 기술입니다. 프롬프트 설계에는 모델의 출력을 안내하기 위해 정확한 요청 사항, 질문, 맥락을 작성하는 것이 포함됩니다. 잘 구성된 프롬프트는 새로운 텍스트 형식 생성, 언어 번역, 창의적인 콘텐츠 작성, 질문에 대한 철저한 답변 등 모델을 특정 결과로 이끄는 로드맵 역할을 합니다.
프롬프트의 품질은 모델의 대답 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 명확하고 간결하며 구체적인 프롬프트는 더 정확하고 관련성이 높으며 일관된 출력을 생성합니다. 반대로 모호한 프롬프트는 예측할 수 없고 만족스럽지 못한 결과를 초래할 수 있습니다.
프롬프트는 다음을 비롯한 다양한 요소로 구성될 수 있습니다.
- 지침: 모델이 따라야 하는 구체적인 지시사항 (예: '이 문장을 스페인어로 번역해 줘')
- 질문: 모델이 답변하기를 원하는 질문입니다 (예: '프랑스의 수도는 어디야?').
- 맥락 정보: 모델의 이해를 돕는 배경 지식 또는 참조 (예: '다른 행성에서는 개에게 발이 5개 있습니다. 우리 개는 발이 몇 개야?'와 같은 질문을 할 수 있습니다.
- 퓨샷 예시: 예상되는 출력 형식, 스타일 또는 어조를 보여주는 예시입니다 (예: 모델에 특정 문장을 번역해 달라고 요청하기 전에 올바르게 번역된 문장의 예시를 제공).
- 입력 데이터: 모델이 처리하거나 완료해야 하는 텍스트, 코드 또는 기타 데이터입니다.
적절한 프롬프트 전략을 사용하고 좋은 프롬프트를 설계하려면 LLM의 기능과 제한사항을 이해하고 효과적인 커뮤니케이션 전략을 사용해야 합니다. 신중하게 맞춤설정된 프롬프트를 작성하면 모델의 잠재력을 최대한 활용하고 다양한 작업에 구현할 수 있습니다.
프롬프트에 관한 자세한 내용은 Google Cloud 문서의 프롬프트 소개를 참고하세요.