While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.

프롬프트 엔지니어링 이전에

이 가이드는 다음 사항을 갖추고 있다고 가정합니다:
  1. 사용 사례에 대한 성공 기준의 명확한 정의
  2. 해당 기준에 대해 경험적으로 테스트할 수 있는 방법들
  3. 개선하고자 하는 첫 번째 초안 프롬프트
그렇지 않다면, 먼저 이를 확립하는 데 시간을 투자할 것을 강력히 권장합니다. 팁과 지침은 성공 기준 정의강력한 경험적 평가 만들기를 확인하세요.

프롬프트 생성기

첫 번째 초안 프롬프트가 없으신가요? Claude Console의 프롬프트 생성기를 사용해 보세요!

언제 프롬프트 엔지니어링을 해야 하는가

이 가이드는 프롬프트 엔지니어링을 통해 제어할 수 있는 성공 기준에 중점을 둡니다. 모든 성공 기준이나 실패한 평가가 프롬프트 엔지니어링으로 가장 잘 해결되는 것은 아닙니다. 예를 들어, 지연 시간과 비용은 때때로 다른 모델을 선택함으로써 더 쉽게 개선될 수 있습니다.
프롬프트 엔지니어링은 파인튜닝과 같은 다른 모델 행동 제어 방법보다 훨씬 빠르며, 훨씬 적은 시간에 성능의 비약적 향상을 가져올 수 있습니다. 파인튜닝보다 프롬프트 엔지니어링을 고려해야 하는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다:
  • 리소스 효율성: 파인튜닝은 고성능 GPU와 대용량 메모리가 필요하지만, 프롬프트 엔지니어링은 텍스트 입력만 필요하므로 훨씬 더 리소스 친화적입니다.
  • 비용 효율성: 클라우드 기반 AI 서비스의 경우, 파인튜닝은 상당한 비용이 발생합니다. 프롬프트 엔지니어링은 일반적으로 더 저렴한 기본 모델을 사용합니다.
  • 모델 업데이트 유지: 제공업체가 모델을 업데이트할 때, 파인튜닝된 버전은 재훈련이 필요할 수 있습니다. 프롬프트는 일반적으로 변경 없이 버전 간에 작동합니다.
  • 시간 절약: 파인튜닝은 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있습니다. 반면 프롬프트 엔지니어링은 거의 즉각적인 결과를 제공하여 빠른 문제 해결을 가능하게 합니다.
  • 최소한의 데이터 요구: 파인튜닝은 상당한 작업별 레이블된 데이터가 필요하며, 이는 부족하거나 비쌀 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링은 few-shot 또는 zero-shot 학습으로도 작동합니다.
  • 유연성 및 빠른 반복: 다양한 접근 방식을 빠르게 시도하고, 프롬프트를 조정하며, 즉각적인 결과를 확인할 수 있습니다. 이러한 빠른 실험은 파인튜닝으로는 어렵습니다.
  • 도메인 적응: 재훈련 없이 프롬프트에 도메인별 컨텍스트를 제공하여 새로운 도메인에 모델을 쉽게 적응시킬 수 있습니다.
  • 이해력 개선: 프롬프트 엔지니어링은 검색된 문서와 같은 외부 콘텐츠를 모델이 더 잘 이해하고 활용하도록 돕는 데 파인튜닝보다 훨씬 더 효과적입니다.
  • 일반 지식 보존: 파인튜닝은 모델이 일반 지식을 잃는 치명적 망각의 위험이 있습니다. 프롬프트 엔지니어링은 모델의 광범위한 능력을 유지합니다.
  • 투명성: 프롬프트는 사람이 읽을 수 있어 모델이 받는 정보를 정확히 보여줍니다. 이러한 투명성은 이해와 디버깅에 도움이 됩니다.

프롬프트 엔지니어링 방법

이 섹션의 프롬프트 엔지니어링 페이지들은 가장 광범위하게 효과적인 기법부터 더 전문화된 기법까지 순서대로 구성되어 있습니다. 성능 문제를 해결할 때, 각 기법의 실제 영향은 사용 사례에 따라 달라지지만, 이러한 기법들을 순서대로 시도해 볼 것을 권장합니다.
  1. 프롬프트 생성기
  2. 명확하고 직접적으로 하기
  3. 예시 사용하기 (멀티샷)
  4. Claude가 생각하게 하기 (사고 연쇄)
  5. XML 태그 사용하기
  6. Claude에게 역할 부여하기 (시스템 프롬프트)
  7. Claude의 응답 미리 채우기
  8. 복잡한 프롬프트 연결하기
  9. 긴 컨텍스트 팁

프롬프트 엔지니어링 튜토리얼

상호작용적 학습자라면, 대신 우리의 상호작용적 튜토리얼을 살펴볼 수 있습니다!