이커머스 챗봇을 위한 프롬프트 엔지니어링 기법

프롬프트 엔지니어링이란?

정의 및 개요

프롬프트 엔지니어링은 AI 언어 모델이 원하는 출력을 생성할 수 있도록 정밀한 지침을 작성하는 과정입니다. 이는 챗봇이 다양한 문의를 올바르게 이해하고 적절히 답변할 수 있도록 돕는 핵심적인 실무로, 효과적인 프롬프트 엔지니어링을 통해 챗봇을 신뢰할 수 있고 사용자 친화적인 도우미로 만들 수 있습니다.

효과적인 프롬프트 엔지니어링의 이점

• 정확성 향상: 잘 설계된 프롬프트는 AI가 문의를 더 잘 이해하여 보다 정확한 답변을 제공합니다.
• 일관성: 구조화된 프롬프트는 다양한 상호작용에서도 챗봇이 일관되게 동작하도록 보장합니다.
• 사용자 만족도: 명확하고 적절한 답변은 사용자 경험을 향상시킵니다.
• 효율성: 효과적인 프롬프트는 추가적인 후속 질문의 필요성을 줄여 사용자와 시스템 모두의 시간을 절약합니다.

프롬프트 엔지니어링이 중요한 이유

정확성 향상

잘 설계된 프롬프트는 AI가 사용자의 문의를 더 정확하고 적절하게 이해하도록 도와, 고품질의 상호작용과 고객 기대 충족에 필수적입니다.

일관성

구조화된 프롬프트는 상호작용의 맥락이나 성격에 상관없이 챗봇의 일관된 성능을 보장합니다. 이러한 일관성은 신뢰와 신빙성 구축에 매우 중요합니다.

사용자 만족도

명확하고 적절한 답변을 제공함으로써, 효과적인 프롬프트 엔지니어링은 사용자 만족도를 높입니다. 사용자의 니즈를 신속히 파악하고 해결하는 챗봇은 전반적인 고객 경험을 향상시킵니다.

효율성

효과적인 프롬프트는 추가 질문의 필요성을 줄여 상호작용을 간소화하고 사용자와 챗봇 모두의 시간을 절약하여 보다 원활하고 만족스러운 경험을 제공합니다.

효과적인 프롬프트 엔지니어링을 위한 핵심 전략

입력의 각 부분을 구분하는 구분자 사용

“””, < >, <tag> </tag>와 같은 구분자를 사용하여 입력의 각 부분을 구분하면, 챗봇이 문의의 서로 다른 부분을 효율적으로 이해하고 처리할 수 있습니다. 예시:

당신은 고객 서비스 전문가입니다. {input}의 문의에 리소스를 활용하여 답변하는 것이 임무입니다.

---고객 문의---
{input}
답변:

이러한 형식은 챗봇이 문의의 시작과 끝을 명확히 인식하여 구조적인 답변을 할 수 있도록 도와줍니다.

구조화된 출력 요청

구조화된 출력은 챗봇이 단계별로 답변하도록 유도하여 응답의 품질을 높여줍니다. 예시:

1. 개요: 메타데이터를 바탕으로 해당 상품 또는 정보에 대한 간략한 설명
2. 주요 특징: 해당 상품 또는 정보의 주요 특징 강조
3. 관련성: 주어진 메타데이터를 기반으로 연관된 다른 상품이나 정보 식별 및 나열

이 방식을 통해 챗봇이 “생각”하고, 포괄적인 답변을 제공할 수 있습니다.

문제: 때로는 AI가 간단한 인사에 의미 없는 답변을 하거나 임의로 상품을 나열할 수 있습니다. 이는 인간처럼 친근하게 응답하라는 지시가 없었기 때문입니다.

해결책: 출력 전 아래와 같은 문장을 추가하세요.

관련 맥락이 없으면 URL에서 정보를 찾아보세요. 관련 정보가 없으면 추가 출력을 자제하고 고객의 문의를 인정하거나 정중히 인사하세요.

이렇게 하면 챗봇이 인사에 적절하게 응답할 수 있습니다.

작업 개시 단계를 포함한 프롬프트 구조화

작업 개시 단계를 포함하도록 프롬프트를 구조화하면 챗봇이 임무를 어떻게 시작할지 알 수 있습니다. 예시 개선 버전:

당신의 임무는 컨텍스트를 활용해 상품 정보를 분석하고 피드백을 제공하는 것입니다. 제공된 상품 정보를 평가하고, 고객에게 구조적이면서도 상세한 피드백을 제공하며, 주어진 컨텍스트를 바탕으로 관련 상품을 식별하세요.
CONTEXT START
{context}
CONTEXT END
INPUT START
{input}
INPUT END

사용자가 특정 상품이나 상품 비교를 요청하는 경우:

1. **개요:** 메타데이터를 바탕으로 해당 상품 또는 정보에 대한 간략한 설명
2. **주요 특징:** 해당 상품 또는 정보의 주요 특징 강조
3. **관련성:** 주어진 메타데이터를 기반으로 연관된 다른 상품이나 정보 식별 및 나열

START OUTPUT
END OUTPUT
관련 맥락이 없으면 URL에서 정보를 찾아보세요. 관련 정보가 없으면 추가 출력을 자제하고 고객의 문의를 인정하거나 정중히 인사하세요.

답변:

이 구조는 챗봇이 다양한 유형의 문의를 처리하고 적절한 답변을 할 수 있도록 보장합니다.

챗봇 번역 문제 해결

현재 LLM은 번역에 문제가 있어 영어로만 답변하는 경우가 있습니다. 이를 해결하려면 프롬프트 시작에 다음과 같이 추가하세요.

(관련 언어로 번역하는 것이 중요합니다)

이 추가 문구로 챗봇의 번역 문제를 보완할 수 있습니다.

최종 프롬프트 구조

모든 전략을 결합한 최종 프롬프트 구조는 다음과 같습니다.

당신의 임무는 컨텍스트를 활용해 상품 정보를 분석하고 피드백을 제공하는 것이지만, 관련 언어로 번역하는 것이 중요합니다. 제공된 상품 정보를 평가하고, 고객에게 구조적이면서도 상세한 피드백을 제공하며, 주어진 컨텍스트를 바탕으로 관련 상품을 식별하세요.CONTEXT START
{context}
CONTEXT ENDINPUT START
{input}
INPUT END

사용자가 특정 상품이나 상품 비교를 요청하는 경우:

1. **개요:** 메타데이터를 바탕으로 해당 상품 또는 정보에 대한 간략한 설명
2. **주요 특징:** 해당 상품 또는 정보의 주요 특징 강조
3. **관련성:** 주어진 메타데이터를 기반으로 연관된 다른 상품이나 정보 식별 및 나열.START OUTPUT
END OUTPUT
관련 맥락이 없으면 URL에서 정보를 찾아보세요. 관련 정보가 없으면 추가 출력을 자제하고 고객의 문의를 인정하거나 정중히 인사하세요.
사용자가 만족하지 않으면 {chat_history}를 활용하세요.

답변:

프롬프트 엔지니어링에 대한 추가 인사이트

명확성과 구체성

프롬프트가 명확하고 구체적인지 확인하는 것이 중요합니다. 모호한 프롬프트는 오해와 부정확한 답변을 초래할 수 있습니다. 예를 들어,

“이 상품의 주요 특징과 장점을 알려주세요.”

라는 프롬프트는

“이 상품에 대해 알려주세요.”

와 같은 모호한 문의보다 더 상세하고 유용한 답변을 이끌어냅니다.

맥락 인식

챗봇이 문의의 배경을 이해할 수 있도록 관련 맥락을 프롬프트에 포함시키세요. 예시:

CONTEXT START
상품: XYZ 폰
특징: 64GB 저장공간, 12MP 카메라, 3000mAh 배터리
가격: 299달러
CONTEXT END

이런 맥락 정보는 챗봇이 더 적절하고 정확한 답변을 생성하도록 도와줍니다.

반복적 개선

프롬프트에 대한 지속적인 테스트와 개선이 필수적입니다. 사용자 피드백을 바탕으로 프롬프트를 주기적으로 업데이트하고 최적화하면 챗봇의 효율성과 적합성을 유지할 수 있습니다.

사용자 의도 파악

사용자의 근본적인 요구를 파악하는 것이 중요합니다. 사용자의 의도를 반영해 설계한 프롬프트는 챗봇의 유용성을 크게 높일 수 있습니다.

프롬프트 엔지니어링의 고급 기법

퓨샷 러닝(Few-Shot Learning)

퓨샷 러닝은 프롬프트와 함께 원하는 출력의 몇 가지 예시를 AI 모델에 제공하는 방법입니다. 예시:

예시 1:
사용자: 배송은 얼마나 걸리나요?
봇: 배송은 보통 영업일 기준 5~7일 소요됩니다.

예시 2:
사용자: 반품 정책은 어떻게 되나요?
봇: 구매일로부터 30일 이내 반품 시 전액 환불해드립니다.

당신의 차례:
사용자: {input}
봇:

제로샷 러닝(Zero-Shot Learning)

제로샷 러닝은 사전 예시 없이도 모델이 정확한 답변을 생성할 수 있도록 프롬프트를 매우 구체적이고 상세하게 작성하는 방법입니다. 예시:

당신은 고객 서비스 전문가입니다. 고객이 회사의 보증 정책에 대해 문의할 때 상세한 정보를 제공하세요.