아마도 많은 기업들이 서비스 내 ChatGPT같은 LLM을 적용해 나갈 것이라 기대되는데, 프롬프트 엔지니어링은 ChatGPT의 가장 큰 흠이라고 하는 Hallucination을 없애고 더 정확한 답을 제공하는데 기여한다.
프롬프트 엔지니어링은 결국 좋은 결과를 내기 위해 인풋해야 하는 정보의 가이드라인이라 할 수 있는데, 이는 서비스 시나리오를 작성하는 '서비스 기획' 영역과 유사하다. 이러한 관점에서 보자면, 서비스 기획에서 작성하던 '서비스 상세기획서'와 같은 맥락으로, 프롬프트 레벨에서 '프롬프트 상세기획서'가 필요할 것으로 보인다. 그리고 이렇듯 고객이 원하는 usecase를 세분화 하여 정의하는 일은 개발의 업무 영역이라기보다 서비스기획에 더 가까운 업무 영역이며, LLM 시장이 커질수록 이를 잘 정의하는 역량이 중요해질 것으로 보인다.
이 때, 서비스기획자는 프롬프트 엔지니어와 긴밀한 협업을 해야한다. 대략의 디자인 아웃풋을 예상할 수 있었던 앱서비스와 달리, 생성형 모델은 딥러닝이라는 블랙박스를 거치기 때문에 개발자조차 정확하게 어떤 모습으로 구현이 될지 확언할 수 없기 때문이다. 다양한 usecase를 예상하고 이를 프롬프트 레벨에 반영하여 이슈를 최소화하는 역량이 요구된다.
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