🎯 프롬프트 엔지니어링 기법 (Prompt Engineering Techniques)

프롬프트 엔지니어링은 **생성형 AI(LLM)**이 원하는 방식으로 답변을 하도록 유도하는 핵심 기술입니다. 단순히 질문을 던지는 것이 아니라, 프롬프트를 설계·최적화하여 모델이 더 정확하고 일관된 결과를 내도록 만드는 과정이죠.

AWS 자격증 시험에서도 종종 프롬프트 엔지니어링 기법(Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought, RAG 등)이 언급되므로 꼭 이해해 두어야 합니다.

1️⃣ Zero-Shot Prompting (제로샷 프롬프트)

  • 정의: 예시를 전혀 주지 않고, 모델의 일반 지식만 활용해 답변을 얻는 방식.
  • 예시
    • 프롬프트: “개가 미스터리를 해결하는 짧은 이야기를 써줘.”
    • 응답: 모델이 스스로 개연성 있는 이야기를 생성.

👉 특징

  • 대형 언어모델(LLM, Foundation Model)일수록 좋은 결과가 나옴.
  • 시험 포인트: “Zero-Shot = 예시 없이, 모델 자체의 일반 지식에 의존한다.”

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2️⃣ Few-Shot Prompting (퓨샷 프롬프트)

  • 정의: 모델에게 몇 가지 예시(샷, shots)를 제공하여 원하는 패턴을 학습시키는 방식.
  • 예시
    • 프롬프트: 
      1
      2
      3
      예시 1) 고양이가 사라진 쿠키를 찾아내는 이야기
      예시 2) 새가 정원 꽃이 사라진 이유를 찾아내는 이야기
      이제 개가 미스터리를 해결하는 짧은 이야기를 써줘.
    • 응답: 제공한 예시 패턴을 따라 개에 대한 미스터리 해결 이야기를 작성.

👉 특징

  • 예시가 1개뿐이라면 One-Shot Prompting이라고도 부름.
  • 원하는 출력 스타일이나 형식을 모델에 학습시키는 데 유용.
  • 시험 포인트: “Few-Shot = 몇 개의 예시 제공 → 모델이 패턴을 따라감.”

3️⃣ Chain-of-Thought Prompting (체인 오브 쏘트 프롬프트)

  • 정의: 문제 해결 과정을 여러 단계로 나누어 “step by step” 추론하도록 유도하는 방식.
  • 예시
    • 프롬프트: 
      1
      2
      3
      4
      5
      개가 미스터리를 해결하는 이야기를 써줘.
      1. 먼저 배경과 개를 설명해줘.
      2. 그 다음 미스터리를 소개해줘.
      3. 개가 단서를 찾는 과정을 설명해줘.
      4. 마지막으로 미스터리를 해결하는 장면을 써줘.
    • 응답: 위 단계를 따라 체계적으로 이야기를 구성.

👉 특징

  • 복잡한 문제(수학, 추론, 논리 문제)에 특히 효과적.
  • Zero-Shot 또는 Few-Shot과 결합 가능.
  • 시험 포인트: “Chain-of-Thought = 단계별 추론을 유도, ‘Think step by step’ 문구 기억하기.”

4️⃣ RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)

  • 정의: 모델 자체 지식만 활용하는 것이 아니라, **외부 데이터(지식 베이스, 문서 등)**를 불러와 프롬프트에 추가해 더 정확하고 최신 정보를 포함하는 답변을 생성하는 기법.

  • 동작 과정

    1. 외부 데이터 저장 (예: Amazon S3, Confluence, Salesforce)
    2. 텍스트를 **벡터 임베딩(Embedding)**으로 변환
    3. 벡터 DB(예: OpenSearch, Pinecone)에서 유사 문서 검색
    4. 검색된 내용을 프롬프트에 추가 (Augmented Prompt)
    5. 최종 답변 생성

  • 예시

    • 프롬프트: 
      1
      2
      3
      4
      5
      개가 미스터리를 해결하는 짧은 이야기를 써줘.
      단, 아래 정보를 반영해서 작성해:
      - 개는 뛰어난 후각으로 냄새를 추적한다.
      - 동네 미스터리의 흔한 사례는 도난이나 분실이다.
      - 개는 하루가 지난 냄새도 추적할 수 있다.
    • 응답: 외부 지식을 반영해 더 사실적이고 설득력 있는 스토리 생성.

👉 특징

  • 최신성 보장: 모델 학습 이후 생긴 정보도 반영 가능.
  • Bedrock에서는 Knowledge Base + RAG를 통한 실제 서비스 구현이 시험 단골 주제.
  • 시험 포인트: “RAG = 외부 데이터 검색 + 프롬프트 보강 → 최신/정확한 답변.”

✅ 정리 (시험 대비 핵심 포인트)

기법 정의 시험 키워드
Zero-Shot 예시 없이 모델의 일반 지식으로 답변 “No examples”, “General knowledge”
Few-Shot 몇 가지 예시 제공 후 유도 “Pattern learning”, “One-Shot = 1 example”
Chain-of-Thought 단계별 추론 유도 “Think step by step”
RAG 외부 데이터 검색 + 보강 “Knowledge Base”, “Augmented Prompt”

👉 한 줄 요약:
프롬프트 엔지니어링은 단순 질문이 아니라 **“어떻게 질문하느냐”**에 따라 결과가 크게 달라진다.
AWS 시험에서는 특히 Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought, RAG의 개념과 활용 포인트를 구분해서 알아두는 것이 중요하다.