이 문서에서는 Google Cloud 제품과 서비스를 사용하여 생산성을 높일 수 있도록 Google Cloud를 위한 Gemini에 전송하는 프롬프트와 제공되는 지원 유형을 최적화하는 방법을 설명합니다.
사용하고 있는 Google Cloud 제품에 따라 다양한 방법으로 Google Cloud를 위한 Gemini에 프롬프트를 전송할 수 있습니다. 일부 제품에서는 대화형 인터페이스를 통해 Google Cloud를 위한 Gemini에 프롬프트를 전송하고 다른 제품에서는 코드나 쿼리 편집기에서 프롬프트를 전송합니다. 프롬프트를 입력하는 방법에 대한 안내는 제품 문서를 참조하세요.
Google Cloud의 AI 기반 공동작업 도구인 Google Cloud를 위한 Gemini에 대한 자세한 내용은 Google Cloud를 위한 Gemini 개요를 참조하세요.
프롬프트에 맥락과 세부정보 제공
Gemini가 분석하거나 완료하도록 하려는 입력 정보나 코드를 포함하여 Google Cloud를 위한 Gemini에 묻는 질문을 프롬프트라고 합니다. Gemini로부터 받는 답변이나 코드 완성을 응답이라고 합니다.
Google Cloud를 위한 Gemini에 도움을 요청할 때는 최대한 많은 컨텍스트와 구체적인 세부정보를 포함해야 합니다. AI 생성 응답은 폭넓은 가능성을 기반으로 하므로 프롬프트가 정확해야 합니다. 최상의 결과를 얻으려면 프롬프트에 4,000자(영문 기준)를 초과하지 않는 것이 좋습니다.
프롬프트에 유용한 맥락과 세부정보를 제공하는 방법은 다음과 같습니다.
다른 사람과 대화하는 것처럼 프롬프트를 작성합니다. 온라인으로 문서를 검색할 때는 키워드만 입력하지 말고, 다른 사람에게 문제를 설명할 때 포함할 세부정보를 입력하세요. 예를 들어 '워크로드 GKE'라는 용어를 입력하는 대신 'GKE가 지원하는 워크로드 종류는?'이라는 완전한 질문을 입력합니다.
수행하려는 태스크의 목적을 설명합니다. 수행하려는 작업에 대한 세부정보는 Google Cloud를 위한 Gemini에서 더욱 유용한 답변을 제공하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 Google Cloud를 위한 Gemini에게 '블로그를 호스팅할 수 있는 간단하고 안전한 Google Cloud 사이트를 설정'해 달라고 지시하는 것이 '웹사이트 배포 방법'만 묻는 것보다 더 유용한 세부정보를 얻을 수 있습니다. 기술 목표를 달성하는 데에는 적합한 방법이 여러 개 있으므로 Google Cloud를 위한 Gemini에 충분한 컨텍스트를 제공하면 좋은 응답을 보장하는 데 도움이 됩니다.
명령어에 모든 파라미터가 포함되도록 요청합니다. 예를 들어 Gemini Code Assist에게 코드 함수를 생성해 달라고 요청할 때 '모든 메서드가 필수 인수를 사용하도록 보장해줘'라고 지시하면 더욱 유용하고 자세한 응답이 생성될 가능성이 높습니다.
사용자의 전문성 수준을 포함합니다. 제안을 요청할 때 프롬프트를 사용자의 전문성 수준과 일치시키는 것이 특히 유용합니다. Google Cloud를 위한 Gemini에게 사용자가 전문 프로그래머(또는 초보 프로그래머)로서 개념이나 코드를 설명하도록 요청하면 서로 다른 적절한 결과를 받을 수 있습니다.
예를 들어 Gemini가 전문가 컨텍스트에서 응답하도록 지시하려면 다음과 같이 프롬프트를 작성합니다. '모든 Compute Engine 인스턴스가 나열되도록 Python 코드를 작성해줘. 너는 Google Cloud를 사용하는 전문 소프트웨어 개발자야.' 마찬가지로 Google Cloud를 위한 Gemini에게 '가능한 한 간단한 용어로 Kubernetes와 이점을 설명해줘'라고 요청할 수 있습니다.
제품 및 기술에 대한 세부정보를 포함합니다. 특정 제품, 기술 또는 기술 역량에 관한 답을 찾고 있다면 프롬프트에 해당 사항을 포함하세요. 마찬가지로 프로그래밍 언어를 지정하면 더욱 관련성 높은 응답을 받을 수 있습니다. 어떤 기술이나 어떤 제품을 고려해야 할지 잘 모르겠으면 Gemini에 여러 옵션을 비교하도록 요청하세요.
복잡한 문제를 여러 요청으로 분할합니다. 구분해서 프롬프트를 작성하면 Gemini가 제공하는 답변을 구체화하고 집중하는 데 도움이 되므로 점진적으로 해결책에 다가갈 수 있습니다.
Gemini에서 제공할 수 있는 지원 유형은 무엇인가요?
Google Cloud를 위한 Gemini에서 언어 및 코드 기능을 사용하는 방법에는 여러 가지가 있지만 다음 섹션에서는 Gemini 지원이 가장 유용할 수 있는 몇 가지 주요 영역을 설명합니다.
Google Cloud를 위한 Gemini에게 지원을 요청하면 예기치 않거나 불완전하거나 잘못된 결과가 생성될 수 있습니다. 자세한 내용은 Google Cloud를 위한 Gemini와 책임감 있는 AI를 참조하세요.
정보 및 참조 프롬프트
Google Cloud를 위한 Gemini에게 Google Cloud 제품과 서비스, 일반 기술, 정의, 개념과 기술의 상관관계에 대한 정보를 요청할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같이 요청할 수 있습니다.
- 'Google Cloud에서 '서버리스 아키텍처'는 무엇을 의미하니?'
- '관리형 Kubernetes 클러스터 지원을 제공하는 Google Cloud 제품은 무엇이니?'
- 'BigQuery의 주요 기술 특징은 무엇이니?'
- 'App Engine 대신 Compute Engine을 사용해야 하는 경우는 언제니?'
- 'Vertex AI는 어떤 종류의 모델 테스트를 지원하니?'
- 'Google의 Security Command Center에서 제공하는 취약점 스캔은 무엇이니?'
분석 및 운영 프롬프트
Google Cloud를 위한 Gemini에게 코드 함수를 요약 및 간소화하고 운영 제안을 제공해 달라고 요청할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- '선택한 코드를 간소화해 줘.'(예를 들어 IDE에서 Python 코드 선택한 다음에)
- '이 함수가 수행하는 작업을 요약해 줘.'(예를 들어 IDE에서 C 코드 함수를 선택한 다음에).
- 'IAM 권한을 최적화하려면 어떻게 해야 하니?'
작업 프롬프트
Google Cloud를 위한 Gemini에 특정 태스크나 여러 태스크를 수행하는 데 도움을 요청할 수 있습니다. 복잡한 태스크의 경우 프롬프트를 여러 단계로 나누어보세요. 예를 들어 다음과 같은 질문으로 절차와 태스크 작업 정보를 얻을 수 있습니다.
- 'Google Cloud 계정을 설정하려면 어떻게 해야 하니?'
- '버킷을 어떻게 공개하니?'
- 'Pub/Sub 구독에서 메시지를 가져오려면 어떻게 해야 하니?'
- 'Vertex AI를 사용하여 모델을 배포하려면 어떻게 해야 하니?'
생성형 프롬프트
Google Cloud를 위한 Gemini는 IDE 또는 Google Cloud 콘솔에서 요청을 입력하면 코드 구조를 생성하고 완료할 수 있습니다. Google Cloud를 위한 Gemini를 사용하면 코드 설계 및 개발을 위한 프로세스 문서를 생성하는 데도 도움이 됩니다.
예를 들어 Google Cloud를 위한 Gemini에게 다음 작업을 도와달라고 요청할 수 있습니다.
- 'C에서 특정 변수가 있는 함수를 만들어줘.'
- 'Google Cloud에서 웹 앱을 설계, 빌드, 배포하기 위한 대략적인 계획을 수립해줘.'
- '기본 IP 주소를 사용하여 베어메탈 Kubernetes 클러스터 YAML 파일을 만들어줘.'
- '드롭다운 메뉴의 자바스크립트 코드를 작성해줘.'
- 'Vertex AI 모델을 설계한 Kim이라는 데이터 과학자에 관해 간단하고 이해하기 쉬운 사용자 스토리를 작성해줘.'
- '개발자 Google 그룹에 내 Google Cloud 프로젝트를 볼 수 있는 액세스 권한을 부여하는 gcloud 명령어를 만들어줘.'
의견 보내기
Google Cloud를 위한 Gemini의 대화형 경험에 대한 긍정적 또는 부정적인 의견을 Google에 제공해 주시면 Google에서 응답을 제공하는 데 사용되는 기본 서비스를 개선하는 데 도움이 됩니다. Google에서는 피드백과 명시적 권한을 통해 Google Cloud를 위한 Gemini를 개선하여 실수를 줄이고 우수한 응답을 제공하도록 강화할 수 있습니다. 자세한 내용은 Google Cloud를 위한 Gemini 의견 제공을 참조하세요.
다음 단계
- 대규모 언어 모델(LLM) 프롬프트 설계에 대한 자세한 내용은 프롬프트 설계 소개를 참조하세요.
- 생성형 AI에 대한 자세한 내용은 생성형 AI 학습 경로를 참조하세요.
- Gemini 및 LLM 모델에 대한 자세한 내용은 Google Cloud를 위한 Gemini와 책임감 있는 AI를 참조하세요.
- Google이 권한이 부여된 의견 데이터만 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Google Cloud를 위한 Gemini에서 사용자 데이터를 사용하는 방법을 참조하세요.