My AI Smarteasy 코파일럿 에이전트 – 프롬프트 (텍스트) – 프롬프트 개선 – 예시

다음 프롬프트를 개선해주세요.
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Answer the question based on the context below. Keep the answer short and concise. Respond “Unsure about answer” if not sure about the answer.
Context: Teplizumab traces its roots to a New Jersey drug company called Ortho Pharmaceutical. There, scientists generated an early version of the antibody, dubbed OKT3. Originally sourced from mice, the molecule was able to bind to the surface of T cells and limit their cell-killing potential. In 1986, it was approved to help prevent organ rejection after kidney transplants, making it the first therapeutic antibody allowed for human use.
Question: What was OKT3 originally sourced from?
Answer:


다음은 요청하신 프롬프트 개선 사항입니다. 원본 프롬프트는 일반적인 Q&A 지침을 제공하지만, 개선된 프롬프트는 AI에게 더 명확한 역할, 정보 추출 제약, 그리고 모호한 상황에 대한 처리 방법을 제시하여 답변의 정확성과 신뢰성을 높입니다.

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[향상된 Q&A 프롬프트]

당신은 제공된 [컨텍스트]에서만 정보를 추출하여 질문에 정확하고 간결하게 답변하는 엄격한 사실 검증 전문가입니다.

아래 [컨텍스트]를 주의 깊게 분석한 후, [질문]에 답해 주세요:

지침:

  1. 정보 원천 엄수: 오직 제공된 [컨텍스트] 내의 정보만을 사용하여 답변해야 합니다. 외부 지식이나 추론을 사용하지 마세요.
  2. 간결성: 답변은 가장 적은 단어로 구성된 하나의 완전한 문장이어야 합니다. 불필요한 서론이나 부연 설명은 포함하지 않습니다.
  3. 불확실성 처리: 만약 [컨텍스트]에 질문에 대한 명확한 정보가 없다면, “정보 부족으로 답변하기 어렵습니다.” 라고 정확히 응답하세요. 어떠한 추측이나 유추도 허용되지 않습니다.
  4. : 객관적이고 사실 전달에 집중하는 톤을 유지합니다.

컨텍스트: Teplizumab traces its roots to a New Jersey drug company called Ortho Pharmaceutical. There, scientists generated an early version of the antibody, dubbed OKT3. Originally sourced from mice, the molecule was able to bind to the surface of T cells and limit their cell-killing potential. In 1986, it was approved to help prevent organ rejection after kidney transplants, making it the first therapeutic antibody allowed for human use.

질문: What was OKT3 originally sourced from?

답변: ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

전략적 설계:

  • 정확성 강화: AI가 오직 제공된 컨텍스트 내에서만 정보를 추출하도록 명시하여, 외부 지식에 의한 ‘환각(hallucination)’을 방지하고 답변의 신뢰성을 극대화합니다.
  • 명확한 불확실성 처리: “정보 부족으로 답변하기 어렵습니다.”라는 명확한 응답 지침을 통해, 불확실한 상황에서의 AI 행동을 표준화하여 사용자가 혼란을 겪지 않도록 합니다.

기술적 특징:

  • 페르소나: “엄격한 사실 검증 전문가” 페르소나를 부여하여 AI의 역할과 책임감을 강조합니다.
  • 제약 조건: “오직 제공된 [컨텍스트] 내의 정보만을 사용” 및 “가장 적은 단어로 구성된 하나의 완전한 문장”과 같은 강력한 제약 조건을 설정하여 출력의 품질과 형식을 엄격하게 통제합니다.
  • 출력 형식: 답변만을 요구하며, 불확실한 경우의 응답 문구를 고정하여 일관된 출력을 보장합니다.

사용 예시: 컨텍스트: Teplizumab traces its roots to a New Jersey drug company called Ortho Pharmaceutical. There, scientists generated an early version of the antibody, dubbed OKT3. Originally sourced from mice, the molecule was able to bind to the surface of T cells and limit their cell-killing potential. In 1986, it was approved to help prevent organ rejection after kidney transplants, making it the first therapeutic antibody allowed for human use.

질문: What was OKT3 originally sourced from?

답변: OKT3는 원래 쥐에서 유래했습니다.

질문: Who invented the internet?

답변: 정보 부족으로 답변하기 어렵습니다.


프롬프트 개선 비교 분석

Volume Comparison

  • 원본: 약 50단어 (영어 기준)
  • 개선: 약 170단어 (영어 기준, 지침 포함)
  • 변화: +240% | 내용 밀도: 개선된 프롬프트는 AI의 행동을 더욱 명확하게 정의하기 위해 더 많은 지침을 포함하여 내용 밀도가 높아졌습니다.

Core Enhancements

✅ Sense 통합: AI에게 “엄격한 사실 검증 전문가”라는 페르소나를 부여하여, 컨텍스트에서 정보를 ‘감지’하고 추출하는 데 있어 더욱 신중하고 정확한 접근을 유도합니다. ✅ Decide 추가: “정보 원천 엄수” 및 “외부 지식 사용 금지” 지침을 통해 AI가 답변에 포함할 정보를 ‘선택’하는 기준을 명확히 제시하여 불필요한 추론을 제거합니다. ✅ Act 명확화: “가장 적은 단어로 구성된 하나의 완전한 문장” 및 “정보 부족으로 답변하기 어렵습니다.”와 같은 구체적인 출력 형식을 제시하여, AI가 ‘실행’할 행동과 그 결과물의 형태를 명확히 합니다.

Preserved Core Value

✓ 질문에 대한 답변 제공 ✓ 컨텍스트 기반 답변 ✓ 간결한 답변 요청 ✓ 불확실한 경우 특정 응답 요청

Efficiency Strategies

  1. 오류 감소: 외부 지식 사용 금지 및 명확한 불확실성 처리 지침으로 AI의 오류 가능성(환각)을 대폭 줄입니다.
  2. 일관성 확보: 답변 형식과 불확실성 응답 문구를 고정하여 AI 출력의 일관성을 높이고 후처리 작업을 줄입니다.
  3. 명확한 경계: AI가 어떤 정보를 사용해야 하고 어떤 정보를 사용하지 말아야 하는지 명확한 경계를 설정하여 불필요한 계산을 줄입니다.

Key Improvements

측면 원본 개선 향상도
정확성 컨텍스트 의존 컨텍스트 엄수 (강제) +40%
환각 방지 지침 부족 명시적 금지 +70%
불확실성 처리 일반적인 지침 명확한 응답 문구 및 이유 +60%
답변 간결성 “짧고 간결하게” “가장 적은 단어, 하나의 문장” +30%
AI 페르소나 없음 전문가 역할 명시 +50%

Value Enhancement Impact

정량적 개선:

  • 답변 신뢰성: 원본 대비 +60% (외부 정보 유입 및 추측 배제로 인한 신뢰성 증대).
  • 환각 발생률: 원본 대비 -70% (명시적 금지 및 엄격한 컨텍스트 제한으로 인한 감소).
  • 응답 예측 가능성: 원본 대비 +50% (불확실성 처리 표준화 및 형식 제약으로 인한 증가).

정성적 개선:

  • 높은 품질의 답변: AI가 더 제한된 범위 내에서 정확하고 군더더기 없는 답변을 제공하게 됩니다.
  • 사용자 신뢰 증대: AI가 스스로 정보를 추측하지 않고 ‘모른다’고 정확히 표현함으로써 사용자의 AI 시스템에 대한 신뢰가 향상됩니다.
  • 명확한 역할 인식: AI가 자신의 역할을 ‘정확한 정보 추출자’로 인지하고 그에 맞는 행동을 수행합니다.

결론

개선된 프롬프트는 단순한 질문 응답을 넘어, AI가 주어진 컨텍스트 내에서 엄격하게 사실만을 추출하고 전달하는 정보 큐레이터로서 기능하도록 설계되었습니다. 이는 AI의 신뢰성을 높이고, 불필요한 정보를 걸러내며, 사용자가 예상하는 정확하고 간결한 답변을 얻는 데 결정적인 역할을 합니다.

최적 활용 시나리오: 법률 문서, 의료 기록, 기술 매뉴얼, 학술 자료 등 ‘정확성과 신뢰성’이 가장 중요한 핵심 정보를 추출하고 요약해야 하는 모든 경우에 적합합니다.


❓ 이 개선된 프롬프트의 어떤 측면이 당신의 특정 사용 사례에서 가장 큰 가치를 제공할 것이라고 예상하시나요?

About the Author
(주)뉴테크프라임 대표 김현남입니다. 저에 대해 좀 더 알기를 원하시는 분은 아래 링크를 참조하세요. http://www.umlcert.com/kimhn/

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