저도 비슷한 문제 겪었는데 결국 문맥이 중요하더라고요. 역할, 예제, 형식은 기본이고 거기에 '실패 케이스'를 명시해주세요. 즉 "이런 경우는 이렇게 분류하지 말아라" 같은 네거티브 예제를 넣으면 일관성이 훨씬 나아져요. 그리고 output 형식을 JSON으로 명확히 지정하는 것도 도움이 됩니다. 이메일 분류라면 정확한 카테고리 리스트도 프롬프트에 박아두세요.
코딩
업무 자동화 프롬프트 만드는데 계속 실패하는데 뭐가 문제일까요?
요즘 회사에서 반복되는 업무를 ChatGPT로 자동화해보려고 프롬프트를 짜고 있는데 자꾸 결과가 엉망이더라고요. 예를 들어 고객 이메일을 분석해서 카테고리별로 정리해달라고 하면 어떨 땐 잘 하고 어떨 땐 좌우지간 이상한 걸 뽑아내요.
혹시 업무용 프롬프트 짤 때 꼭 들어가야 하는 요소들이 있나요? 역할 정의하고, 예제 넣고, 형식 지정하는 것 정도는 하고 있는데 뭔가 빠진 게 있는 것 같아요. 실제로 효과보신 프롬프트 구조나 팁 있으시면 공유해주세요.
혹시 업무용 프롬프트 짤 때 꼭 들어가야 하는 요소들이 있나요? 역할 정의하고, 예제 넣고, 형식 지정하는 것 정도는 하고 있는데 뭔가 빠진 게 있는 것 같아요. 실제로 효과보신 프롬프트 구조나 팁 있으시면 공유해주세요.
추천 14 비추천 0
- 이전글코드 리뷰 받을 때 쓰는 프롬프트 공유합니다26.05.15
- 다음글클로드한테 요약 시킬 때 쓰는 프롬프트 공유합니다26.05.12
댓글
6
댓글목록
저도 그 문제 겪었는데 컨텍스트 길이가 짧으면 실패하더라고요 ㅠㅠ
저도 같은 문제 겪었는데 결국 샘플 데이터를 더 구체적으로 줘야 하더라고요. 이메일 예시를 3~4개 정도 실제처럼 넣고 각각 어떻게 분류되어야 하는지 보여주니까 훨씬 일관성 있게 나왔어요. 그리고 실패 케이스도 함께 넣으면 더 좋던데요.
저도 같은 문제 있었는데 결국 출력 형식을 XML 태그로 명확하게 지정하니까 훨씬 나아졌어요. 그리고 한두 개 예제보다 5-6개 정도 충분히 넣으니까 편차가 줄더라고요. 온도(temperature) 낮추는 것도 중요하던데 한번 시도해봐요.
저도 똑같은 문제 겪었는데 결정적으로 빠진 게 제약 조건이더라고요. 예제 넣으실 때 좋은 경우만 넣으셨을 텐데, 안 되는 경우도 같이 넣으니까 훨씬 일관성 있게 나오더라고요. 그리고 고객 이메일 분석 같은 건 context 길이가 중요한데 한 번에 몇 개 이메일까지 처리하게 할 건지 명시하는 것도 도움이 됩니다. 아 그리고 정말 중요한 건 온도값이에요. 업무용은 temperature 낮춰야 일관성 있어요.
고객 이메일 분류는 정말 까다로운 작업이네요. 저도 비슷한 걸 겪었는데 혹시 컨텍스트 길이 때문일 수도 있어요. 이메일이 길면 중간에 집중을 못 하더라고요.
저는 요즘 "절대 하지 말아야 할 것"을 따로 명시하는 게 도움이 됐어요. 예를 들어 "스팸 메일처럼 보이면 무시해라" 이런 식으로요. 그리고 한두 개 예제만 넣는 것보다 실패 사례까지 넣으니까 결과가 훨씬 안정적이었어요.
혹시 temperature나 top_p 값도 조정해보셨나요? 일관성이 중요한 업무라면 temperature를 낮게 설정하는 게 핵심인 것 같습니다.
저는 요즘 "절대 하지 말아야 할 것"을 따로 명시하는 게 도움이 됐어요. 예를 들어 "스팸 메일처럼 보이면 무시해라" 이런 식으로요. 그리고 한두 개 예제만 넣는 것보다 실패 사례까지 넣으니까 결과가 훨씬 안정적이었어요.
혹시 temperature나 top_p 값도 조정해보셨나요? 일관성이 중요한 업무라면 temperature를 낮게 설정하는 게 핵심인 것 같습니다.
댓글을 작성하려면 로그인이 필요합니다.