AI 와 로봇 연구소

모호한 지시는 모호한 답을 부릅니다. 원하는 결과를 꾸준히 얻으려면 목표·맥락·출력형식을 설계하고 실험으로 검증해야 합니다. 현업 흐름에 바로 쓰는 고급 프롬프트 전략을 구조화해 드립니다. 📋 목차 ✓ 문제정의·맥락수집 (목표·제약·사용자) ✓ 프롬프트 구조화 (역할·데이터·출력포맷) ✓ 예시·반례 설계 (Few-shot와 품질기준) ✓ 반복최적화 (A/B 실험·자동화) ✓ 안전·윤리 (저작권·프라이버시) ✓ 요약 및 핵심 포인트 정리 ✓ 자주 묻는 질문 FAQ Q. 같은 모델에 같은 요청인데 결과가 들쭉날쭉한 이유는 무엇일까요? A. 목표·제약·출력형식을 명시하지 않거나, 평가 기준이 없어 탐색이 불안정하기 때문입니다. 구조화된 프롬프트와 반복 실험, 자동 검증 루틴이 해결의 핵심입니다. 프롬프트 엔지니어링은 글쓰기이자 실험 과학입니다. 목표를 수치화하고 출력 기준을 고정하면 학습곡선이 단축됩니다. 아래 전략을 템플릿으로 저장해 팀 표준으로 굳히세요. 🧠🧩 🎯 1. 문제정의와 맥락수집이 80%입니다 무엇을, 왜, 누구를 위해 만드는지부터 고정합니다. 목표(예: 클릭률 2%p↑), 사용자(톤·수준), 제약(길이·금지어·규정), 입력데이터(브리프·샘플)를 체크리스트로 정리하면 모델의 탐색 공간이 줄고 결과 변동이 감소합니다. 1-1. 목표·제약·사용자 정의 템플릿 “목표·성과지표·마감·톤·금지요소·출력형식” 6요소를 문항화하여 매 요청에 재사용합니다. 이렇게 정의하면 팀원이 바뀌어도 출력 품질이 유지됩니다. 요소 예시 목표/지표 전환율 +10%, 오류 0건 톤/타깃 전문적·간결 / 실무자 ...