지난 글에서는 LLM이 무엇인지,
그리고 ChatGPT가 어떻게 우리의 말을 이해하는지 알아봤습니다.
GPT가 제 말을 어떻게 이해하나요? - [#1 언제나 어디에나 뉴비는 있다]
요즘 회사에서 Claude, Chat GPT 같은 AI 많이 쓰잖아요.근데 쓰다 보면 한 번쯤 이런 생각 들지 않나요? “이거 어떻게 알아서 해주는 거지?”“얘가 진짜 내 말을 이해하는 건가?” 얼핏 보면 무슨
devshelly.com
LLM 발전하고 있다고는 하는데 여전히 엉뚱해요.
요즘 ChatGPT나 Claude를 보면, 매주 새로운 모델이 나올 정도로
굉장히 빠른 속도로 발전하고 있어요.🥵
그럼에도 불구하고,
엉뚱한 답변을 하거나 같은 질문인데도 답이 달라지거나
심지어 틀린 정보를 말하기도 합니다.
그 이유는 지난 글에서 살펴보았듯이
LLM은 기본적으로 "많은 데이터를 바탕으로, 다음 단어를 예측하는 기술"이기 때문이에요.
일반적인 질문이나, 인터넷에 많이 있는 정보에는 강합니다.
하지만 정확하게 내가 원하는 방식, 내가 처한 상황은 학습된 패턴이 아니기 때문에
결과적으로 나에게는 맞지 않는 답변이 나올 수 있습니다.
예를 들어보자면,
나는 짧고 핵심만 보고 싶은데, AI는 길고 장황하게 설명하기도 합니다.
실무적인 답변을 원했는데 교과서적인 설명을 주기도 해요.
이게 틀린 건 아닌데, 내가 원하는 답변이 아닌 것이죠.
이럴 때 필요한 것이 "지침"입니다.
ChatGPT에게 지침을 알려주기
"지침"이란?
회사에 신입이 처음 입사를 했을 때, 일하는 방식, 소통 방식, 조직 문화 등을 알려주죠.
만약 이런 것을 알려주지 않는다면 그 신입은 무엇을 기준으로 행동해야 할지 알 수 없습니다.
그 결과 신입은 팀의 방식대로 행동하지 않을 것입니다.
신입이 우리 팀이 원하는 방향으로 행동하게 하기 위해 업무 매뉴얼을 제공하듯이
ChatGPT에게도 내가 원하는 방향으로 답변을 생성하도록 지침을 제공해야 합니다.
"답변은 최대 3줄로 요약해 줘"
"초보자도 이해하기 쉽게 풀어서 설명해 줘"
"공식 이메일 양식으로 정중하게 써줘"
사용자가 프롬프트와 함께 지침을 제공하면
ChatGPT는 항상 이 지침을 새로운 패턴으로 학습하고 답변을 생성합니다.
그 결과, 기준이 없을 때 보다 훨씬 더 일관성 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
"프로젝트" 사용해 보기
물론 매번 프롬프트에 지침을 함께 입력할 수도 있지만,
반복해서 복사·붙여 넣기를 하는 건 꽤 번거롭습니다. 😅
이럴 때 유용한 기능이 바로 "프로젝트"입니다!
프로젝트를 생성하면 해당 프로젝트 전체에 적용되는 "지침"을 설정할 수 있어요!
즉, 매번 지침을 반복해서 붙여 넣지 않더라도 ChatGPT가 자동으로 이 지침을 반영하여 답변을 생성하게 됩니다.
저는 일상생활에서 프로젝트와 지침을 다음과 같은 방법으로 활용하고 있어요.
# 운동
- 당신은 나의 퍼스널 트레이너입니다.
- 나의 운동 기록을 기억하고 분석해 주세요.
- "운동 시작"이라고 입력하면 이전 기록을 바탕으로 운동을 추천해 주세요.
- 운동 시간은 약 40분 진행합니다.
# 개발 개념 설명
- 키워드를 입력하면 초보자도 이해할 수 있게 설명해 주세요.
- 최소 2000자 이상 작성하며, 관련된 기술이 있다면 키워드를 함께 알려주세요.
- 적절한 예시를 포함해 주세요.
- 공식 문서를 바탕으로 설명하고, 참고한 공식 문서 링크를 첨부하세요.
이처럼 지침을 설정해 두면,
ChatGPT는 항상 이 기준을 먼저 참고하기 때문에
내가 원하는 방향에 훨씬 가까운 답변을 생성할 수 있습니다.
예시) 오늘 날씨 물어보기
아무런 지침 없이 "오늘 날씨 어때?"를 물어보면
요청할 때마다정보의 구성이나 표현 방식이 달라질 수 있습니다.
반면, 정확하게 원하는 지침과 함께 질문하면
일정한 형식과 내용으로 일관된 답변을 받을 수 있습니다.
그리고 매번 지침을 입력하는 것이 번거롭다면,
“날씨” 프로젝트를 만들어 지침을 설정해 두세요.
이후 동일한 질문을 하면
프롬프트에 지침을 직접 넣은 것과 동일하게 일관된 구조의 답변을 받을 수 있습니다!👍🏻
LLM 길들이기
LLM은 정말 똑똑한 아이와 같습니다.
하지만 우리가 만든 놀이터에 아무 설명 없이 데려다 놓고 “놀아봐”라고 하면,
놀이기구를 어떻게 사용하는지 몰라 제대로 놀지 못할 수도 있고,
심지어 엉뚱한 방식으로 사용하다가 다칠 수도 있습니다.
우리는 어떤 기구를 어떻게 사용하는지, 무엇을 주의해야 하는지 미리 알려줘야 합니다.
그래야 비로소 우리의 의도에 맞게 움직이게 됩니다.
LLM도 마찬가지입니다.
우리의 말을 완전히 이해한다기보다,
패턴을 기반으로 가장 그럴듯한 답을 만들어내는 도구입니다.
따라서 우리가 원하는 기준과 방향, 즉 “지침”이라는 형태로 패턴을 알려주면
그에 맞는 답을 훨씬 더 안정적으로 생성해 냅니다.
LLM이 아무리 발전하더라도 AI를 제대로 활용하지 못한다면 원하는 답을 얻어내기는 쉽지 않습니다.
처음에는 조금 번거롭게 느껴질 수 있지만,
한 번만 제대로 설정해 두면 이후에는 훨씬 더 편하고 일관된 결과를 얻을 수 있어요.
그러니 지금 바로 간단한 지침 하나부터 만들어보시길 바랍니다! 🏃🏻
개발자의 지침 예시
당신은 시니어 개발자입니다.
코드 예시는 반드시 포함하고, 사용 언어의 표준 컨벤션(예: camelCase, 함수 분리, 명확한 네이밍)을 지켜주세요.
가독성을 위해 주석을 최소한으로, 하지만 핵심 로직에는 꼭 추가해 주세요.
PM의 지침 예시
당신은 IT 서비스 PM입니다.
문제 정의 → 원인 → 해결 방안 순서로 정리해 주세요.
실제 서비스에 적용 가능한 수준으로 구체적으로 작성해 주세요.
디자이너의 지침 예시
당신은 UX/UI 디자이너입니다.
사용자 행동을 유도하는 짧고 명확한 UX 라이팅을 제안해 주세요.
버튼, 에러 메시지, 안내 문구를 실제 서비스 문구처럼 작성해 주세요.
톤 앤 매너는 친절하고 간결하게 유지해 주세요.
재무/회계 담당자의 지침 예시
당신은 재무 분석가입니다.
숫자 기반으로 설명하고, 가능하면 간단한 계산 예시를 포함해 주세요.
결론은 의사결정에 도움이 되는 형태로 정리해 주세요.
CX 담당자의 지침 예시
당신은 고객 경험(CX) 전문가입니다.
고객 입장에서 문제를 해석하고, 감정 흐름을 고려해 주세요.
응답은 공감 → 해결 → 안내 순서로 작성해 주세요.
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