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	<title>프롬프트 엔지니어링 - 편집 역사</title>
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	<subtitle>이 문서의 편집 역사</subtitle>
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		<title>Admina7ec671ac513: migrate: import legacy Wiki content to Vultr</title>
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		<updated>2026-08-20T04:19:31Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;migrate: import legacy Wiki content to Vultr&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;새 문서&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;프롬프트 엔지니어링&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;(prompt engineering)은 대규모 언어 모델에 입력하는 프롬프트(지시문)를 설계하고 개선하여 원하는 출력을 얻는 실무이다. 모델의 파라미터를 변경하지 않고 텍스트 입력만으로 모델의 동작을 제어한다는 점에서, LLM 애플리케이션 개발의 가장 기본적인 계층에 해당한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 개요 ==&lt;br /&gt;
프롬프트는 모델에게 주어지는 역할, 지시, 문맥, 예시, 출력 형식을 담은 텍스트이다. 프롬프트 엔지니어링은 이 텍스트를 작성하고, 평가하고, 수정하는 반복 과정이다. 모델 출력은 확률적이므로, 프롬프트의 효과는 개별 체감이 아니라 평가 데이터셋을 통한 측정으로 판단해야 한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
프롬프트만으로 해결할 수 있는 문제에는 한계가 있다. 모델이 알지 못하는 정보, 실시간 정보, 외부 시스템과의 상호작용, 여러 단계의 검증이 필요한 작업은 프롬프트만으로는 부족하며, [[하네스 엔지니어링]]이나 [[루프 엔지니어링]]의 영역으로 넘어간다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 핵심 개념 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== 프롬프트의 구성 요소 ===&lt;br /&gt;
* 지시(instruction): 모델이 수행할 작업을 명확하게 설명한다.&lt;br /&gt;
* 문맥(context): 작업에 필요한 배경 정보를 제공한다.&lt;br /&gt;
* 예시(few-shot): 입력-출력 쌍을 제시해 원하는 패턴을 보여준다.&lt;br /&gt;
* 출력 형식: JSON, 표, 목록 등 출력의 구조를 지정한다.&lt;br /&gt;
* 제약 조건: 길이, 언어, 금지 사항 등 출력의 경계를 정한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== 주요 기법 ===&lt;br /&gt;
* 역할 부여(role prompting): 전문가 역할을 부여해 관점과 표현을 조정한다.&lt;br /&gt;
* 사고 사슬(Chain-of-Thought): 중간 추론 단계를 유도해 복잡한 문제의 정확도를 높인다.&lt;br /&gt;
* 자기 일관성(Self-Consistency): 여러 번 추론하게 한 뒤 다수결로 최종 답을 고른다.&lt;br /&gt;
* 출력 구조화: JSON 스키마나 마크다운 형식을 지정해 후처리와 연동을 쉽게 한다.&lt;br /&gt;
* 단계적 분해: 작업을 작은 단계로 나누어 각 단계를 별도로 지시한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== 프롬프트 평가와 버전 관리 ===&lt;br /&gt;
프롬프트는 코드처럼 버전 관리하고 평가해야 한다. 입력-기대 출력 쌍을 모은 평가 세트를 만들어 프롬프트 변경 전후의 성능을 비교하고, 회귀(regression)를 막는다. LLM 애플리케이션에서 프롬프트의 관리와 평가는 [[LLMOps]]의 일부로 다루어진다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 한계와 고려사항 ==&lt;br /&gt;
* 프롬프트는 모델의 지식과 능력 범위를 넘어설 수 없다.&lt;br /&gt;
* 프롬프트에 민감한 모델은 문구의 작은 변화에도 출력이 크게 달라질 수 있다.&lt;br /&gt;
* 긴 프롬프트는 토큰 비용과 지연 시간을 늘린다.&lt;br /&gt;
* 프롬프트만으로 외부 데이터를 넣고 도구를 호출하는 것은 어려우며, [[하네스 엔지니어링]]의 영역이다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 함께 보기 ==&lt;br /&gt;
* [[하네스 엔지니어링]] — 프롬프트를 포함한 모델 주변 환경 전체를 설계한다.&lt;br /&gt;
* [[루프 엔지니어링]] — 반복 실행 구조를 설계한다.&lt;br /&gt;
* [[그래프 엔지니어링]] — 여러 실행 경로를 조율한다.&lt;br /&gt;
* [[LLMOps]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 출처 ==&lt;br /&gt;
* [https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering OpenAI 프롬프트 엔지니어링 가이드]&lt;br /&gt;
* [https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview Anthropic 프롬프트 엔지니어링 문서]&lt;br /&gt;
* [https://arxiv.org/abs/2201.11903 Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (Wei et al., 2022)]&lt;br /&gt;
* [https://arxiv.org/abs/2203.11171 Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning (Wang et al., 2022)]&lt;br /&gt;
* [https://www.promptingguide.ai/ Prompt Engineering Guide]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[분류:머신 러닝]]&lt;br /&gt;
[[분류:AI 엔지니어링]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Admina7ec671ac513</name></author>
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