📝 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)

프롬프트 엔지니어링은 AI 모델이 더 정확하고 원하는 답변을 내도록 질문(프롬프트)을 설계하고 최적화하는 기술을 말합니다.
단순히 “AWS를 요약해줘” 같은 질문을 던지는 것보다, 구체적으로 지시, 맥락, 입력 데이터, 출력 형식을 포함하면 훨씬 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

1. 기본 개념 (Naïve Prompt vs. 개선된 Prompt)

  • Naïve Prompt (단순 프롬프트)
    예: “AWS를 요약해줘.”
    👉 모델이 알아서 답하긴 하지만, 원하는 수준의 답변이 아닐 수 있음.

  • Prompt Engineering (프롬프트 엔지니어링)
    👉 프롬프트를 설계하고 개선하여 원하는 답변을 얻는 방법.
    👉 4가지 핵심 요소:

    1. Instructions (지시사항) – 모델이 어떤 일을 해야 하는지 (예: “요약문 작성”)
    2. Context (맥락) – 모델이 참고할 추가 정보 (예: “AWS 초보자를 가르치는 상황”)
    3. Input Data (입력 데이터) – 요약하거나 분석할 실제 데이터
    4. Output Indicator (출력 형식) – 원하는 결과 형태 (예: “2~3문장으로 요약”)

2. 예시 – 개선된 프롬프트

향상된 프롬프트 예시

“아마존 웹 서비스(AWS)에 대해 초보자를 위한 2~3문장 요약을 작성하라.
주요 서비스(EC2, S3, RDS, Lambda, Redshift)를 포함하고, 학습 자료와 자격증의 커리어 장점도 언급하라.”

👉 이렇게 하면 결과는:

  • AWS의 핵심 서비스 나열
  • 초보자에게 유용한 학습 리소스 설명
  • 자격증 취득의 커리어 장점 강조

3. 네거티브 프롬프트 (Negative Prompting)

네거티브 프롬프트는 모델에게 포함하지 말 것을 지시하는 기법입니다.

예시:
“초보자용 AWS 학습 내용을 요약하라.
주요 서비스, 학습 리소스, 자격증 장점을 언급하되, 세부 기술 설정, 특정 튜토리얼, 개인 경험은 제외하라.”

➡️ 장점:

  • 불필요한 내용 방지 – 관련 없는 정보 제거
  • 집중력 유지 – 주제에서 벗어나지 않음
  • 가독성 향상 – 초보자도 쉽게 이해 가능

4. 시험 대비 포인트 (AWS 자격증 관점)

AWS AI Practitioner 시험에서도 프롬프트 엔지니어링 기본 개념이 출제될 수 있습니다.
특히 기억해야 할 것:

  • 좋은 프롬프트 = Instructions + Context + Input + Output
  • Negative Prompting은 원하지 않는 답변을 방지하는 핵심 기법
  • 실무 예시: 고객 지원 챗봇에서 불필요한 기술 설명을 배제 → 사용자 친화적 답변 제공 가능

5. 요약

  • 프롬프트 엔지니어링 = 질문을 잘 설계하는 기술
  • 좋은 프롬프트 = 지시 + 맥락 + 입력 데이터 + 출력 형식
  • 네거티브 프롬프트 = “하지 말아야 할 것”을 명확히 지시
  • AWS 시험에서는 이 개념들을 이해하고 실제 예시로 설명할 수 있는 능력이 중요

✅ Tip: 연습할 때, 같은 질문을 단순하게/개선된 방식으로 각각 작성해보고 결과를 비교해보세요!