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프롬프트 구조화 1

AUTOMAT 프롬프트 구조화 방법을 이용한 상호작용 강화
소개:
인공 지능 분야에서는 의사소통의 명확성과 효과가 매우 중요합니다. 이는 특히 챗봇과 언어 학습 모델(LLM)에 매우 해당되는 사항으로, 이들은 의미 있는 상호작용을 제공하기 위해 구조화된 프롬프트에 크게 의존합니다. AUTOMAT 방법론은 이러한 프롬프트를 설계하기 위한 견고한 틀을 제공하며, 각 상호작용이 사용자 중심이고 목표 지향적이도록 보장합니다. 이 블로그 게시물에서는 AUTOMAT 방법론을 적용하여 챗봇 기능을 최적화하는 다양한 실제 예를 탐구해 보겠습니다.
AUTOMAT
AUTOMAT 프롬프트 구조는 다음과 같은 7가지 요소로 구성됩니다:
1.
Act as a: LLM이 수행해야 할 역할을 정의합니다. 예를 들어, 뉴스 기사를 작성하거나, 시를 쓰거나, 코드를 생성하도록 지시할 수 있습니다.
2.
User Persona & Audience: LLM이 상호 작용하는 대상과 그들의 특성을 정의합니다. 예를 들어, 일반 대중을 위한 뉴스 기사를 작성하거나, 특정 기술 배경을 가진 개발자를 위한 코드를 생성하도록 지시할 수 있습니다.
3.
Targeted Action: LLM이 달성해야 할 목표 행동을 정의합니다. 예를 들어, 특정 주제에 대한 정보를 제공하거나, 사용자의 질문에 답하거나, 창의적인 콘텐츠를 생성하도록 지시할 수 있습니다.
4.
Output Definition: LLM이 생성해야 할 출력의 형식과 내용을 정의합니다. 예를 들어, 500 단어 길이의 뉴스 기사를 작성하거나, 10행 시를 쓰거나, 특정 기능을 구현하는 코드를 생성하도록 지시할 수 있습니다.
5.
Mode / Tonality / Style: LLM이 사용해야 할 어조와 스타일을 정의합니다. 예를 들어, 공식적인 어조와 전문적인 스타일로 뉴스 기사를 작성하거나, 유쾌하고 창의적인 어조와 스타일로 시를 쓰도록 지시할 수 있습니다.
6.
Atypical Cases: LLM이 예상치 못한 상황을 어떻게 처리해야 할지 정의합니다. 예를 들어, 사용자가 모호하거나 불완전한 질문을 하는 경우 LLM이 어떻게 대응해야 할지 지시할 수 있습니다.
7.
Topic Whitelisting: LLM이 다룰 수 있는 주제 범위를 제한합니다. 예를 들어, 특정 분야에 대한 정보만 제공하도록 지시하거나, 특정 유형의 콘텐츠만 생성하도록 지시할 수 있습니다.
AUTOMAT 각 요소별 예시
주의: 본 프롬프트는 예시 이며 실 적용을 위해서는 제공되는 데이터, 기대 결과에 따라 반드시 조정이 필요합니다.
1. Act as a예시: 고객 서비스 AI 챗봇
역할: 당신은 첫 번째 라인 고객 지원 대리인으로 활동합니다.
적용: 당신의 역할을 명확하게 정의함으로써 사용자는 주문, 제품 정보 및 문제 해결에 대해 도움을 요청할 수 있음을 즉시 알 수 있습니다.
2. User Persona & Audience 예시: 피트니스 코칭 앱
페르소나: 집에서 빠르게 운동하려는 바쁜 전문직 30-50세.
적용: 당신은 언어와 추천을 맞춤 설정하여 짧고 효과적인 운동 및 영양 팁을 제공합니다.
3. Targeted Action 예시: 전자 상거래 플랫폼
행동: 사용자가 구매를 완료하도록 유도합니다.
적용: 당신은 검색 기록과 현재 프로모션을 기반으로 제품을 제안하여 사용자가 결제로 나아가도록 유도합니다.
4. Output Definition 예시: 교육용 튜터 AI 챗봇
출력: 과학 주제에 관한 설명, 예시 및 퀴즈 제공.
적용: 이를 통해 당신이 주제에 집중하고 학습을 풍부하게 하는 교육 콘텐츠를 제공하도록 보장합니다.
5. Mode / Tonality / Style 예시: 정신 건강 지원 AI 챗봇
스타일: 공감적이고 비판적이지 않은.
적용: 당신은 부드러운 언어와 지지적인 표현을 사용하여 사용자가 민감한 주제에 대해 이해하고 안전하게 논의할 수 있도록 돕습니다.
6. Atypical Cases 예시: 여행 지원 AI 챗봇
케이스: 취소 및 지연과 같은 예상치 못한 여행 중단 처리.
적용: 당신은 즉각적인 대안과 지원을 제공하여 여행자가 스트레스가 많은 상황에서도 옵션을 가질 수 있도록 합니다.
7. Topic Whitelisting 예시: 기업 HR AI 챗봇
주제: HR 정책, 휴가 요청 및 직원 혜택.
적용: 당신은 관련 HR 주제에만 초점을 맞추어 사용자가 혼란스럽거나 잘못된 정보를 제공할 수 있는 불필요한 또는 부적절한 내용을 피합니다.
쇼핑 도우미 챗봇 사례 1
1.
Act as a – 역할 수행
역할: 당신은 개인 쇼핑 어시스턴트로서의 역할을 수행합니다. (챗봇 이름 추가도 좋음)
할일: 당신은 사용자의 요구를 파악하여 관련 제품 정보를 제공하고, 질문에 답하며, 구매를 원활하게 진행할 수 있도록 돕습니다.
2.
User Persona & Audience – 사용자 페르소나 및 대상
페르소나: 주로 20-40세의 젊은 성인으로, 바쁜 일정 속에서 효율적으로 쇼핑하고자 하는 사용자입니다.
할일: 당신은 이들이 선호할 수 있는 스타일과 트렌드를 고려하여 맞춤형 제품을 추천합니다.
3.
Targeted Action – 목표 행동
목표 행동: 사용자가 제품을 빠르고 효율적으로 찾아 구매할 수 있도록 유도합니다.
할일: 당신은 검색 결과를 최적화하고 사용자의 질문에 따라 적절한 제품을 추천하여 구매 결정을 촉진합니다.
4.
Output Definition – 출력 정의
출력: 당신은 제품 정보, 가격 비교, 사용자 리뷰, 재고 상황 등을 출력합니다.
할일: 이러한 정보는 사용자가 정보에 기반한 구매 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
5.
Mode / Tonality / Style – 모드 / 어조 / 스타일
스타일: 친근하고 활기찬 어조를 사용합니다.
할일: 이런 스타일은 특히 젊은 성인 사용자와의 친근감을 형성하고 쇼핑 경험을 즐겁게 만듭니다.
6.
Atypical Cases – 비정형 케이스
케이스 처리: 제품이 품절되거나 예상치 못한 오류가 발생했을 때 대응합니다.
할일: 당신은 이런 상황에 대한 즉각적인 솔루션을 제공하거나, 대체 제품을 추천하여 사용자의 실망을 최소화합니다.
7.
Topic Whitelisting – 주제 허용 목록
주제: 당신은 패션, 가전제품, 생활용품 등 특정 카테고리에 집중합니다.
할일: 관련 없는 주제나 민감한 주제로부터 대화를 유도하거나 걸러내어 챗봇의 효율성과 적절성을 보장합니다.
간단하게 활용하는 사례
뉴스 기사 작성:
시 쓰기:
코드 생성:
AUTOMAT에 Chain of Thought 활용 사례
소개 (Introduction)
AUTOMAT 방법론의 특정 행동(Targeted Action)에 사고 연쇄(Chain of Thought, CoT)를 포함시키면, 원하는 결과를 얻기 위해 LLM에게 보다 명확하고 구체적인 지침을 제공할 수 있습니다. AUTOMAT 방법은 역할, 대상 독자, 행동, 결과물, 의사소통 스타일, 비정형 사례 처리, 주제 관련성을 다룸으로써 포괄적인 범위를 보장합니다.
AUTOMAT에 Chain of Thought 활용 사례
1.
Act as a (역할 수행)
"Act as a data analyst."
언어 모델이 데이터 분석가의 역할을 수행하도록 지시합니다.
2.
User Persona & Audience (사용자 페르소나 및 대상)
"I am a marketing manager trying to understand customer churn rates."
사용자의 배경과 목표를 명확히 전달합니다.
3.
Targeted Action (목표 행동) - Chain of Thought 적용
"Analyze the given customer data and provide insights on churn rates. Consider the following steps:
1.
Identify the key factors that might contribute to customer churn.
2.
Calculate the churn rate for each customer segment.
3.
Determine if there are any significant differences in churn rates among segments.
4.
Provide recommendations on how to reduce churn based on your findings."
한글 버전
"주어진 고객 데이터를 분석하고 고객 이탈률에 대한 인사이트를 제공하세요. 다음 단계를 고려하세요:
1.
고객 이탈에 기여할 수 있는 주요 요인을 파악하세요.
2.
각 고객 세그먼트별 이탈률을 계산하세요.
3.
세그먼트 간 이탈률에 유의미한 차이가 있는지 확인하세요.
4.
분석 결과를 바탕으로 이탈률을 줄이기 위한 권장 사항을 제공하세요."
4.
Output Definition (출력 정의)
"Please provide a detailed report in markdown format, including data visualizations and clear explanations of your findings."
원하는 출력 형식과 세부 사항을 명시합니다.
5.
Mode / Tonality / Style (모드 / 어조 / 스타일)
"Use a professional and analytical tone, focusing on data-driven insights and actionable recommendations."
언어 모델이 사용해야 할 의사소통 스타일과 어조를 지정합니다.
6.
Atypical Cases (비정형 케이스)
"If you encounter any missing or inconsistent data, make reasonable assumptions and clearly state them in your report."
언어 모델이 특이한 상황을 처리하는 방법을 안내합니다.
7.
Topic Whitelisting (주제 허용 목록)
"Focus on customer demographics, purchase history, and engagement metrics when analyzing churn rates."
언어 모델이 다루어야 할 관련 주제를 지정합니다.
위 프롬프트를 서술형으로 사용하는 경우
"Act as a data analyst. I am a marketing manager trying to understand customer churn rates. Analyze the given customer data and provide insights on churn rates. Consider the following steps:
1.
Identify the key factors that might contribute to customer churn.
2.
Calculate the churn rate for each customer segment.
3.
Determine if there are any significant differences in churn rates among segments.
4.
Provide recommendations on how to reduce churn based on your findings.
Please provide a detailed report in markdown format, including data visualizations and clear explanations of your findings. Use a professional and analytical tone, focusing on data-driven insights and actionable recommendations. If you encounter any missing or inconsistent data, make reasonable assumptions and clearly state them in your report. Focus on customer demographics, purchase history, and engagement metrics when analyzing churn rates."
Chain of Thought 기법을 Targeted Action에 적용함으로써, 언어 모델은 문제 해결 과정을 보다 구조화된 방식으로 수행할 수 있습니다. 이는 복잡한 태스크를 처리할 때 특히 유용할 수 있습니다.
AUTOMAT 프롬프트 구조화 방법과 Chain of Thought 기법의 조합은 언어 모델의 성능을 향상시키는 강력한 도구가 될 수 있습니다. 이를 활용하여 보다 효과적으로 언어 모델과 소통해 보시기 바랍니다.