
FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트
FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트로 AI 봇의 역할과 행동을 정의하여, 관련성 있고 개인화된 답변을 받을 수 있습니다. 효과적이고 문맥을 이해하는 챗봇 플로우를 위해 프롬프트와 템플릿을 커스터마이즈하세요....
프롬프트는 LLM의 응답 방식을 안내하는 입력 텍스트로, 명확성·구체성·퓨샷·체인오브쏘트 등 기법을 활용하면 AI 결과 품질이 향상됩니다.
프롬프트는 LLM의 기능에서 매우 중요한 역할을 합니다. 사용자가 이 모델과 상호작용하는 주요 수단이 바로 프롬프트이기 때문입니다. 질문이나 지시를 효과적으로 구성하면 LLM이 생성하는 응답의 품질과 적합성을 크게 높일 수 있습니다. 프롬프트를 잘 작성해야 LLM의 잠재력을 최대한 활용할 수 있으며, 이는 비즈니스, 콘텐츠 제작, 연구 등 다양한 목적에 모두 적용됩니다.
프롬프트는 LLM의 출력을 안내하기 위해 다양한 방식으로 사용됩니다. 대표적인 방법은 다음과 같습니다.
효과적인 프롬프트를 만들려면 명확성과 구체성이 중요합니다. 다음 팁을 참고하세요.
연구에 따르면 예시를 제공하는 퓨샷 프롬프트나, 상세한 추론 단계를 포함하는 체인오브쏘트 프롬프트를 사용하면 모델의 성능이 크게 향상됩니다. 예를 들어,
프롬프트를 구조적으로 작성하면 LLM이 더 정확하고 적합한 답변을 생성하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 고객 상담 업무라면 다음과 같이 시스템 메시지로 시작할 수 있습니다.
“당신은 최근 주문과 관련해 고객에게 도움을 줄 수 있는 친절한 AI 상담원입니다.”
프롬프트는 대규모 언어 모델(LLM)에 응답을 안내하기 위해 제공하는 입력 텍스트입니다. 질문, 지시 또는 맥락 등으로 모델이 관련된 출력을 생성하도록 도와줍니다.
제로샷 프롬프트는 예시 없이 모델에 작업을 시킵니다. 원샷은 한 개의 예시, 퓨샷은 여러 예시를 제공해 LLM의 출력을 안내하는 방식입니다.
명확하고 구체적인 언어를 사용하고, 관련 맥락을 제공하며, 지시는 긍정형으로 표현하세요. 예시나 단계별 추론을 포함하면 응답 품질이 향상됩니다.
체인오브쏘트 프롬프트는 프롬프트에 상세한 추론 과정을 포함시켜 LLM이 더욱 신중하고 정확한 답변을 하도록 유도하는 방식입니다.
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