또한, 무엇이 가장 효과적인지 확인하기 위해서는 여러 차례의 실험이 필요하다는 점을 명심하세요. 다양한 키워드, 문맥 및 데이터를 활용하여 다양한 지시를 내려 보고, 특정 사용 사례와 작업에 가장 적합한 방법을 확인하세요. 일반적으로, 수행하고자 하는 작업과 관련된 문맥이 구체적이고 적절할수록 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 다음 가이드에서 샘플링과 문맥 추가의 중요성에 대해 다뤄 보도록 하겠습니다.
모델에 실행시킬 지시와 작업을 구체적으로 설명하세요. 프롬프트가 상세하고 구체적일수록 결과는 더 좋아집니다. 특정한 출력이나 스타일을 얻고자 하는 경우 특히 중요합니다. 더 나은 결과를 내는 특정한 토큰이나 키워드는 존재하지 않습니다. 좋은 형식과 상세한 프롬프트를 준비하는 것이 중요합니다. 프롬프트에 예시를 제공하는 것은 특정한 형식으로 출력을 얻는 데 실제로도 매우 효과적입니다.
프롬프트의 길이에는 제한이 있기 때문에 프롬프트를 설계할 때는 그 사항을 염두에 두어야 합니다. 얼마나 구체적이고 상세하게 작성해야 하는지 생각할 필요가 있습니다. 불필요한 세부 사항을 많이 포함하는 것이 반드시 좋은 접근 방법은 아닙니다. 세부 사항은 관련성이 있어야 하고, 당면한 과제에 기여해야 합니다. 프롬프트의 설계는 많은 실험과 반복이 필요합니다. 애플리케이션에 맞는 프롬프트의 최적화를 위해 많은 실험과 반복을 거듭할 것을 권장합니다.
입력: "이러한 발전은 연구자들에게 격려가 되지만, 많은 것들이 여전히 수수께끼입니다. 리스본에 있는 샴팔리마우드 센터(CCU: Champalimaud Centre for the Unknown)의 신경면역학자인 Henrique Veiga-Fernandes는 "뇌와 주변부에서 보이는 효과 사이에 블랙박스가 있는 경우가 종종 있습니다," 라고 말합니다. 그리고 다음과 같이 덧붙입니다. "치료적 맥락에서 이를 사용하고자 할 경우, 그 메커니즘을 실제로 이해할 필요가 있습니다.""
상세하게 기술하고 형식을 개선하는 방법에 대한 위 내용을 고려할 경우, 프롬프트를 교묘하게 다루려 하거나 부정확한 설명을 작성하는 등의 함정에 빠지기 쉽습니다. 프롬프트는 구체적이고 직접적이어야 더욱 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 직접적일수록 메시지가 더 효과적으로 전달됩니다. 효과적인 커뮤니케이션 방식과 매우 유사하다고 할 수 있습니다.
위의 프롬프트에서는 몇 문장을 사용해야 하는지, 어떤 스타일을 사용해야 하는지 명확하게 지시되어 있지 않습니다. 물론 이 프롬프트로도 여전히 좋은 답변을 얻을 수는 있겠지만, 매우 구체적이고 간결하며 정곡을 찌르는 프롬프트일수록 좋습니다. 적절한 예로 다음을 살펴봅시다.
다음은 고객에게 영화를 추천하는 상담원입니다. 상담원은 글로벌 인기 영화 중에서 영화를 추천해야 합니다. 사용자의 관심사를 묻지 않고, 개인 정보를 요구하지 않아야 합니다. 상담원이 추천할 영화가 없는 경우 "죄송합니다. 오늘 추천할 영화를 찾을 수 없습니다," 라고 응답해야 합니다.
위의 예시 중 몇 가지는 ["OpenAI API를 사용한 프롬프트 엔지니어링의 모범 사례(Best practices for prompt engineering with OpenAI API)"](https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api)에서 발췌하였습니다.