프롬프트 엔지니어링 실전편 - AI 답변을 내 손으로 다듬는 법

서용운 계명대 글로벌 창업대학원 벤처창업학과 교수

지난주에는 프롬프트 엔지니어링의 네 가지 기법을 알아봤다. 예시로 가르치기, 단계별로 생각하게 만들기, 역할 맡기기, 제약 조건 명확히 하기 등 이들, 기법들로 AI의 답변 품질이 크게 달라질 수 있다는 것을 확인했었다. 이번 주에는 나머지 여섯 가지 기법을 마저 익혀, 프롬프트 엔지니어링 기법 활용을 마무리하고자 한다.

다섯 번째 기법: 출력 형식 구조화(Output Format Structuring)

인공지능(AI)에게 “어떤 형태로 답해달라”고 프롬프트를 제시해야 결과물의 활용도가 더욱 높아지는 것을 확인해 보자. 중소기업 인사팀에서 일하는 이 대리는 채용 공고문을 작성할 때 AI를 자주 활용한다. 처음엔 “마케팅 담당자 채용 공고 써 줘”라고 물었다. AI는 긴 문장으로 자격 요건, 우대 사항, 복리후생을 나열했는데, 채용 사이트에 올리기엔 형식이 맞지 않았다.

이 대리는 채용 공고 형식을 지정해서 다시 물었다.

“마케팅 담당자 채용 공고를 다음 형식으로 작성해 줘.

[회사 소개]: 2~3문장

[담당 업무]: 글머리 기호로 5개

[자격 요건]: 필수/우대 구분하여 각 3개씩

[근무 조건]: 표 형식(항목, 내용)

[지원 방법]: 1문장“

결과는 바로 채용 사이트에 복사해서 붙여 넣을 수 있는 형태로 나왔다.

표, 글머리 기호, 섹션(Section) 구분이 명확해 가독성도 좋아짐을 확인 할 수 있다.

출력 형식 지정은 보고서, 이메일, 기획안 등 정해진 양식이 있는 문서 작업에서 특히 유용하니 독자분들이 활용해 보시기를 권한다.

인공지능(AI)에게 “톤을 더 유머러스하게” “분량을 절반으로” 등 방향을 설정해주면 답변 스타일이 달라진다. 

여섯 번째 기법: 반복 개선(Iterative Refinement)

한 번에 완벽한 답을 기대하기보다, 대화를 통해 점점 다듬어 가는 방법이다. 결혼식 축사를 준비하던 어느 신랑 친구의 경우를 생각해 보자. 처음 “친구 결혼식 축사 써줘”라고 물었더니 AI는 “오늘 이 자리에 함께할 수 있어 영광입니다”로 시작하는 천편일률적인 축사를 내놓았다. 그는 포기하지 않고 AI와 질문과 대화를 이어갔다.

“너무 형식적이야. 우리가 대학 때 같이 밤새 과제를 했던 에피소드를 넣어줘.” AI가 수정했다.

“근데 좀 길어. 3분 안에 끝낼 수 있게 줄여줘.” 다시 수정됐다.

“마지막 문장이 뻔해. 신랑 별명인 ‘곰돌이’를 활용한 재치 있는 마무리로 바꿔줘.“

세 번의 피드백 끝에 박씨만의 개성이 담긴 축사가 완성됐다.

반복 개선의 핵심은 ‘무엇이 아쉬운지’를 구체적으로 말하는 것이다. “다시 써줘”보다 “톤을 더 유머러스하게”, “분량을 절반으로”, “이 부분을 더 자세히”처럼 방향을 제시하면 AI는 빠르게 개선해 나간다.

일곱 번째 기법: 생각 과정 보여주기(Think Step by Step)

“Think Step by Step”이라는 간단한 문구를 추가하면 AI의 추론 능력이 향상될 수 있다. 특히 수학 혹은 논리적 분석이 필요한 경우 좋은 결과를 만들 수 있다. 학원에서 수학을 가르치는 어느 선생님이 학생들에게 풀이 과정을 설명할 때 AI를 보조 도구로 쓴다고 가정하자.

“한 상자에 사과 12개가 들어있고, 5상자에서 매일 3개씩 일주일간 판매하면 남는 사과는?” 이 문제를 AI에게 그냥 물으면 그냥 39개하고 답만 나온다.

하지만 “Think Step by Step으로 풀어줘”라고 하면 AI는 이렇게 답한다.

“1단계: 전체 사과 수 = 12개 × 5상자 = 60개.

2단계: 일주일 판매량 = 3개 × 7일 = 21개.

3단계: 남은 사과 = 60개 - 21개 = 39개.“

이 기법은 AI가 중간 과정에서 실수하는 것을 줄여준다.

복잡한 계산, 논리 문제, 의사결정 분석 등에서 “단계별로 생각해 줘”라는 한 마디가 정확도를 높일 수 있는 것이다. 이 방식과 그림을 그리는 AI 기능을 함께 활용한다면, 수학 선생은 학생들에게 수학 문제를 논리적으로 이해하고 풀어가는 멋진 교안을 만들 수 있을 것이다.

여덟 번째 기법: 컨텍스트 레이어링(Context Layering)

대화가 길어질수록 AI는 앞서 나눈 대화의 맥락을 활용한다. 이를 전략적으로 쌓아가면 점점 정교한 결과를 얻을 수 있다. 소설 쓰기에 도전 중인 어느 대학생 사례를 확인해 보자.

첫 대화에서 학생은 이 소설의 시대 상황을 설명했다. “2050년 한국, 기후변화로 여름이 6개월이 된 세상이야.”

두 번째 대화에서 주인공을 설정했다. “주인공은 28세 기상청 연구원 서연이야. 낙천적이지만 가족을 기후 재난으로 잃은 트라우마가 있어.”

세 번째에서 갈등 구조를 잡았다. “서연이 발견한 데이터가 정부의 은폐와 관련 있다는 걸 알게 돼.”

이렇게 맥락(Context)을 쌓아놓고 “1장 오프닝 써줘”라고 하면, AI는 앞서 설정한 시대 상황, 캐릭터, 갈등을 종합적으로 반영한 글을 쓸 것이다. 소설뿐만이 복잡한 작업을 수행할 때 이 방법을 활용해 보기를 권한다. AI와 대화를 나누며 맥락을 차곡차곡 쌓는 것이 효과적인 방법이다.

“자유롭게", “창의적으로” 요청 시 인공지능(AI)는 비유, 은유, 상상력을 활용해 유연한 표현을 사용한다. 

아홉 번째 기법: 창의성 조절하기(Temperature Concept)

AI에게 “창의적으로” 또는 “정확하게”라고 요청하면 답변 스타일이 달라진다. 이것이 Temperature 개념의 실용적 활용이다. 어느 광고 카피라이터가 제품에 대해 두 가지 버전을 받아보는 내용을 살펴보자.

“친환경 텀블러 광고 문구를 정확하고 사실적으로 써줘.”

결과: “스테인리스 304 소재, 12시간 보온, 500ml 용량의 친환경 텀블러입니다.”

같은 제품에 “창의적이고 파격적으로 써줘”라고 하면?

“지구가 당신의 커피잔을 기억합니다. 매일 아침, 작은 혁명이 시작됩니다.”

전자는 제품 상세 페이지에, 후자는 SNS 광고에 적합하다. 정보 전달이 중요한 작업에는 “사실에 기반해서”, “정확하게”를, 아이디어가 필요한 작업에는 “자유롭게”, “창의적으로”를 붙이면 원하는 결과에 가깝게 AI가 결과를 제시하는 것을 확인할 수 있다.

열 번째 기법: 메타 프롬프팅(Meta Prompting)

“이 질문을 어떻게 물어야 좋은 답을 얻을 수 있을까?”를 AI에게 묻는 방법이다. 질문하는 법을 질문하는 것이다.

창업을 준비 중인 한 젊은이는 사업계획서 작성이 막막했다.

“사업계획서 써줘”라고 바로 물어봐야 너무 뻔한 답이 나올 거라 예상한 젊은이는 먼저 이렇게 물었다. “좋은 사업계획서를 AI에게 요청하려면 어떤 정보를 제공해야 해?

내가 준비해야 할 질문 리스트를 만들어 줘.“

AI는 사업계획서 준비에 적합한 프롬프트를 아래와 같이 만들어 줄 것이다.

“1. 해결하려는 문제와 핵심고객

2. 기존 경쟁사 대비 차별점

3. 수익 모델과 가격 전략

4. 초기 자금 규모와 사용 계획

5. 창업자의 관련 경험이나 강점 등“

이 자료를 준비한 젊은이는 리스트에 맞춰 정보를 정리한 후 다시 질문했다. 그 결과는 훨씬 구체적이고 현실적인 사업계획서였다. 메타 프롬프팅은 ‘무엇을 물어야 할지 모를 때’ 특히 유용하다. 어떻게 보면, AI를 접하는 독자들이 초급이든 고급이든 이 방식만 알고 있어도 자신이 원하는 답을 얻는 데 큰 효과가 있을 것이라는 생각이다.

기법들의 조합(Combining Techniques)

지난주 네 가지와 이번 주 여섯 가지, 모두 열 가지 기법을 알아봤다. 중요한 건 이것들을 상황에 맞게 조합해서 활용하는 것을 적극 권장한다.

예를 들어보자. 사업 제안서를 작성한다면 이렇게 할 수 있다.

“당신은 VC 투자 심사역 출신 컨설턴트야(역할).

다음 형식으로 작성해 줘: 요약-문제정의-해결 방안-시장 규모-경쟁분석-재무계획-팀 구성 계획 순서로(출력 형식).

실현성 있는 숫자만 사용하고 과장된 표현은 배제해 줘(제약).

먼저 이 사업 아이템의 강점과 약점을 분석하고(Think Step by Step), SWOT 분석도 부탁해

그 분석을 바탕으로 제안서를 작성해 줘.“

한 문장에 여러 기법이 녹아있다. 이것이 프롬프트 엔지니어링의 진짜 힘이다.

지난주와 이번 주에 걸쳐 프롬프트 엔지니어링의 핵심 기법 열 가지를 모두 다뤘다. “AI에게 어떻게 질문해야 하는가”라는 질문에 대한 답을 얻은 셈이다. 다음 주에는 AI기술과 방대한 데이터의 활용으로 많이 줄었다고 하지만 여전히 발생하는 AI의 거짓말 현상, 이른바 ‘환각(Hallucination)’에 대해 알아볼 것이다. AI를 믿고 활용하되, 확인하는 법을 알고 있으면 유용할 것이다.

/서용운 계명대 글로벌 창업대학원 벤처창업학과 교수