저도 최근 비슷한 경험 했는데, 출력 형식 명시가 정말 차이 나더라고요. 특히 대용량 문서 분석할 때는 XML 태그로 감싸서 구조화하니까 파싱도 쉽고 오류율이 확 줄었어요. 역할 정의는 물론이고 "너는 데이터 분석 전문가야"라고 할 때보다 "다음 규칙을 따라"라고 명시적으로 제약 조건을 주는 게 더 효과 있다는 생각도 들어요.
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최근에 GPT-4와 Claude 3 써보면서 느낀 건데, 단순히 "잘해줘"라고 하는 것보다 역할 정의를 명확히 해주는 게 정말 중요하더라고요. 특히 복잡한 작업할 때는 단계별로 생각하도록 유도하는 게 결과 품질을 크게 좌우하는 것 같습니다.
스스로 think step by step 같은 기법도 효과가 있긴 한데, 요즘은 문맥에서 모델이 원하는 출력 형식을 명시적으로 지정해주는 게 더 효과적이었어요. JSON 형식으로 줄지, 마크다운으로 줄지 미리 정해두니까 일관성 있는 결과가 나오더라고요.
혹시 실무에서 효과 본 프롬프팅 패턴 있으신 분 있으면 공유 부탁드려요. 특히 대용량 문서 분석이나 데이터 정제 같은 작업에서 팁이 있으면 좋겠습니다.
스스로 think step by step 같은 기법도 효과가 있긴 한데, 요즘은 문맥에서 모델이 원하는 출력 형식을 명시적으로 지정해주는 게 더 효과적이었어요. JSON 형식으로 줄지, 마크다운으로 줄지 미리 정해두니까 일관성 있는 결과가 나오더라고요.
혹시 실무에서 효과 본 프롬프팅 패턴 있으신 분 있으면 공유 부탁드려요. 특히 대용량 문서 분석이나 데이터 정제 같은 작업에서 팁이 있으면 좋겠습니다.
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댓글
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댓글목록
저도 최근에 output format 명시하는 게 정말 효과 본 것 같아요. 특히 JSON으로 고정하니까 파싱 에러가 확 줄더라고요. 대용량 문서는 chunk 단위로 쪼개서 처음에 지시사항 명확히 주고, 마지막에 종합하는 방식 써봤는데 꽤 일관성 있게 나오더라고요. 혹시 token 사용량은 어느 정도 되세요?
역할 정의 정말 중요하더라고요 ㅋㅋ 저도 요새 JSON 포맷 명시하니까 파싱 오류가 확 줄었어요
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