Copilot 프롬프트에 대한 고려 사항
Copilot의 응답 품질은 사용되는 언어 모델뿐만 아니라 사용자가 제공하는 프롬프트 유형에 따라 달라집니다. 프롬프트는 애플리케이션에 원하는 작업을 알리는 방법입니다. 원하는 응답 종류를 명시적으로 알리면 가장 유용한 결과를 얻을 수 있습니다. 이 예제에서는 "기업 경영진을 위해 이 문서에 설명된 Copilot 도입 시 주요 고려 사항을 요약해 주세요. 요약은 전문적인 어조로 6개 이하의 글머리 기호로 작성하세요.”를 사용하겠습니다. 명확하고 구체적인 프롬프트를 제출하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
Copilot이 제공하는 응답을 개선할 수 있는 다음과 같은 방법을 고려해 보세요.
- Copilot에서 수행할 작업에 대한 특정 목적부터 시작
- 응답이 근거할 특정 범위의 정보의 출처 제공
- 컨텍스트를 추가하여 응답의 적절성 및 관련성 극대화
- 응답에 대한 명확한 기대치 설정
- 이전 프롬프트와 응답을 기반으로 반복하여 결과 구체화
대부분의 경우 Copilot은 프롬프트를 언어 모델에 있는 그대로 보내지 않습니다. 일반적으로 프롬프트는 다음으로 보강됩니다.
- 언어 모델 동작에 대한 조건 및 제약 조건을 설정하는 시스템 메시지입니다. 예를 들어 ＂너는 밝고 친절한 태도로 답변하는 유용한 도우미야.＂ 이러한 시스템 메시지는 모델의 응답에 대한 제약 조건 및 스타일을 결정합니다.
- 과거 프롬프트 및 응답을 포함한 현재 세션의 대화 기록입니다. 이 기록을 통해 대화의 컨텍스트를 유지하면서 반복적으로 응답을 구체화할 수 있습니다.
- 현재 프롬프트는 Copilot이 모델에 맞게 적절하게 단어를 바꾸거나 응답 범위를 지정하기 위해 더 많은 근거 데이터를 추가하여 최적화할 수 있습니다.
프롬프트 엔지니어링이라는 용어는 프롬프트 개선 프로세스를 설명합니다. 애플리케이션을 디자인하는 개발자와 해당 애플리케이션을 사용하는 소비자는 모두 프롬프트 엔지니어링을 고려하여 생성형 AI의 응답 품질을 개선할 수 있습니다.