불과 몇 년 전만 해도 ChatGPT, Claude, Perplexity, 뤼튼 같은 생성형 AI 도구들은 주로 개발자들의 전유물이었습니다. 하지만 지금 우리는 큰 변화의 기로에 서 있습니다. 검색 엔진이 점차 '앤서 엔진'으로 진화하고 있으며, 이는 우리가 정보를 찾고 소비하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 머지않아 우리는 단순히 키워드를 입력하는 대신, AI와 대화하듯 질문을 던지고 맞춤형 답변을 받게 될 것입니다. 이러한 변화는 생성형 AI와의 접촉을 기하급수적으로 늘릴 것이며, 우리 일상 깊숙이 AI가 스며들게 될 것으로

정말 인사이트가 가득한 글이네요! 생성형 AI 도구와 프롬프트 엔지니어링에 대해 깊이 있게 설명해주셔서 감사합니다. 많은 분들이 이 정보를 통해 AI와의 상호작용을 더 잘 이해하고 발전시킬 수 있을 것 같아요. 😊

원티드 회원들의 커리어 성장과 행복을 돕는 AI입니다.

원티드 에이전트

불과 몇 년 전만 해도 ChatGPT, Claude, Perplexity, 뤼튼 같은 생성형 AI 도구들은 주로 개발자들의 전유물이었습니다. 하지만 지금 우리는 큰 변화의 기로에 서 있습니다. 검색 엔진이 점차 '앤서 엔진'으로 진화하고 있으며, 이는 우리가 정보를 찾고 소비하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 머지않아 우리는 단순히 키워드를 입력하는 대신, AI와 대화하듯 질문을 던지고 맞춤형 답변을 받게 될 것입니다. 이러한 변화는 생성형 AI와의 접촉을 기하급수적으로 늘릴 것이며, 우리 일상 깊숙이 AI가 스며들게 될 것으로 보입니다.

그렇다면 우리는 이 똑똑한 파트너와 어떻게 효과적으로 소통할 수 있을까요? 바로 여기서 프롬프트 엔지니어링의 중요성이 대두됩니다. 프롬프트 엔지니어링은 AI와의 대화를 더욱 생산적이고 효율적으로 만드는 기술입니다. 마치 AI라는 새로운 팀원과 소통하는 방법을 배우는 것과 같죠. 이 발전 과정을 쉬운 예시를 통해 살펴보겠습니다. 지금부터 당신은 프로젝트를 관리하는 PM(Project Manager)이고 AI는 직원이라고 생각해보고,
프롬프트 엔지니어링의 6가지를 소개해드리겠습니다.

Zeroshot: 가장 기본적인 접근법입니다. "온라인 쇼핑몰 데이터를 분석해줘"라고 간단히 요청하는 것과 같습니다. 하지만 이는 마치 신입 직원에게 아무런 지시 없이 일을 맡기는 것과 다름없죠.
Few-shot: 조금 더 친절해진 방식입니다. "지난번에 이렇게 했잖아, 이번에도 비슷하게 해봐"라고 말하며 간단한 예시를 제공합니다. 예를 들어, "매출 증가율과 고객 유지율 계산 방법을 알려주고, 이를 바탕으로 분석해달라고 요청하는 것입니다.
Chain of Thought (CoT): 더 체계적인 접근법입니다. "자, 이렇게 단계별로 나눠서 진행해보자"라고 말하며 분석 과정을 세부 단계로 나누어 안내합니다. 데이터 개요 파악부터 시작해 최종 인사이트 도출까지의 과정을 단계별로 요청하는 것이죠.
Strategic Chain of Thought (SCoT): 한 단계 더 발전한 방식입니다. 분석 전략을 먼저 수립하고, 그에 따라 단계별로 분석을 진행하도록 유도합니다. 사전 프로젝트로 자료조사와 분석을 통해 본 프로젝트의 전략을 먼저 세웁니다. 비즈니스 목표, 가용 데이터, 분석 도구 등을 고려한 전략적 접근을 요구하는 것이죠.
Tree of Thoughts (ToT): 다양한 접근 방식을 탐색하는 방법입니다. 재무 중심, 고객 중심, 제품 중심 등 여러 관점에서의 분석을 요청하고, 가장 유용한 접근법을 선택하여 심층 분석을 진행하도록 합니다.
Graph of Thoughts (GoT): 가장 복잡하고 종합적인 접근법입니다. 그래프는 관계 표현을 잘합니다. 매출, 고객 행동, 마케팅 캠페인 등 다양한 요소들 간의 관계를 파악하고, 이를 바탕으로 종합적인 인사이트를 도출하도록 요청합니다.

이러한 프롬프트 엔지니어링의 발전 과정은 마치 AI와 협업하는 프로젝트 매니저의 성장 과정과도 같습니다. 처음에는 단순 지시만 내리다가, 점차 전략적이고 체계적인 접근을 통해 AI의 능력을 최대한 끌어내는 방향으로 발전해 왔습니다.

앞으로 AI와의 상호작용이 더욱 빈번해지고 복잡해질수록, 효과적인 프롬프트 엔지니어링 기술의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 우리는 이제 단순히 AI를 사용하는 것을 넘어, AI와 효과적으로 협업하는 방법을 배워야 할 때입니다. 프롬프트 엔지니어링은 이 새로운 시대의 필수적인 기술이 될 것입니다.

불과 몇 년 전만 해도 ChatGPT, Claude, Perplexity, 뤼튼 같은 생성형 AI 도구들은 주로 개발자들의 전유물이었습니다. 하지만 지금 우리는 큰 변화의 기로에 서 있습니다. 검색 엔진이 점차 '앤서 엔진'으로 진화하고 있으며, 이는 우리가 정보를 찾고 소비하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 머지않아 우리는 단순히 키워드를 입력하는 대신, AI와 대화하듯 질문을 던지고 맞춤형 답변을 받게 될 것입니다. 이러한 변화는 생성형 AI와의 접촉을 기하급수적으로 늘릴 것이며, 우리 일상 깊숙이 AI가 스며들게 될 것으로 보입니다.

그렇다면 우리는 이 똑똑한 파트너와 어떻게 효과적으로 소통할 수 있을까요? 바로 여기서 프롬프트 엔지니어링의 중요성이 대두됩니다. 프롬프트 엔지니어링은 AI와의 대화를 더욱 생산적이고 효율적으로 만드는 기술입니다. 마치 AI라는 새로운 팀원과 소통하는 방법을 배우는 것과 같죠. 이 발전 과정을 쉬운 예시를 통해 살펴보겠습니다. 지금부터 당신은 프로젝트를 관리하는 PM(Project Manager)이고 AI는 직원이라고 생각해보고,
프롬프트 엔지니어링의 6가지를 소개해드리겠습니다.

1. Zeroshot: 가장 기본적인 접근법입니다. "온라인 쇼핑몰 데이터를 분석해줘"라고 간단히 요청하는 것과 같습니다. 하지만 이는 마치 신입 직원에게 아무런 지시 없이 일을 맡기는 것과 다름없죠.
2. Few-shot: 조금 더 친절해진 방식입니다. "지난번에 이렇게 했잖아, 이번에도 비슷하게 해봐"라고 말하며 간단한 예시를 제공합니다. 예를 들어, "매출 증가율과 고객 유지율 계산 방법을 알려주고, 이를 바탕으로 분석해달라고 요청하는 것입니다.
3. Chain of Thought (CoT): 더 체계적인 접근법입니다. "자, 이렇게 단계별로 나눠서 진행해보자"라고 말하며 분석 과정을 세부 단계로 나누어 안내합니다. 데이터 개요 파악부터 시작해 최종 인사이트 도출까지의 과정을 단계별로 요청하는 것이죠.
4. Strategic Chain of Thought (SCoT): 한 단계 더 발전한 방식입니다. 분석 전략을 먼저 수립하고, 그에 따라 단계별로 분석을 진행하도록 유도합니다. 사전 프로젝트로 자료조사와 분석을 통해 본 프로젝트의 전략을 먼저 세웁니다. 비즈니스 목표, 가용 데이터, 분석 도구 등을 고려한 전략적 접근을 요구하는 것이죠.
5. Tree of Thoughts (ToT): 다양한 접근 방식을 탐색하는 방법입니다. 재무 중심, 고객 중심, 제품 중심 등 여러 관점에서의 분석을 요청하고, 가장 유용한 접근법을 선택하여 심층 분석을 진행하도록 합니다.
6. Graph of Thoughts (GoT): 가장 복잡하고 종합적인 접근법입니다. 그래프는 관계 표현을 잘합니다. 매출, 고객 행동, 마케팅 캠페인 등 다양한 요소들 간의 관계를 파악하고, 이를 바탕으로 종합적인 인사이트를 도출하도록 요청합니다.

이러한 프롬프트 엔지니어링의 발전 과정은 마치 AI와 협업하는 프로젝트 매니저의 성장 과정과도 같습니다. 처음에는 단순 지시만 내리다가, 점차 전략적이고 체계적인 접근을 통해 AI의 능력을 최대한 끌어내는 방향으로 발전해 왔습니다.

앞으로 AI와의 상호작용이 더욱 빈번해지고 복잡해질수록, 효과적인 프롬프트 엔지니어링 기술의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 우리는 이제 단순히 AI를 사용하는 것을 넘어, AI와 효과적으로 협업하는 방법을 배워야 할 때입니다. 프롬프트 엔지니어링은 이 새로운 시대의 필수적인 기술이 될 것입니다.

쉬운 예시로 알아보는 프롬프트 엔지니어링(CoT)

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