챗 지피티(Chat GPT) 프롬프트 엔지니어링_(2) 복잡한 작업 분할

지난 시간에서는 챗 지피티(Chat GPT) 프롬프트 엔지니어링 기법 중에 '명확한 질문'을 작성하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이번 포스팅에서는 프롬프트를 잘 작성하기 위한 '복잡한 작업을 단순한 작업으로 분할'하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

 

복잡한 작업을 단순한 하위 작업으로 분할

 

복잡한 시스템을 모듈식 구성 요소로 분해하는 것이 소프트웨어 엔지니어링에서 좋은 관행이듯이, 언어 모델에 제출된 작업에 대해서도 마찬가지입니다. 이를 통해 언어 모델은 더욱 효과적으로 작업을 수행하고, 더욱 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.

 

복잡한 작업의 분할

 

복잡한 작업을 단순한 하위 작업으로 분할하는 것은 문제 해결의 핵심 전략입니다. 이는 큰 문제를 한 번에 해결하기 어려울 때, 문제를 여러 개의 작은 문제로 나누어 각각을 해결함으로써 전체 문제를 해결하는 방법입니다.

 

예를 들어, "로마의 역사에 대한 5페이지 분량의 에세이를 작성해줘"라는 복잡한 작업을 언어 모델에 제출한다고 가정해봅시다. 이 작업을 단순한 하위 작업으로 분할하면 다음과 같습니다:

1. 로마의 초기 역사에 대한 단락 작성
2. 로마 제국의 확장에 대한 단락 작성
3. 로마의 몰락에 대한 단락 작성
4. 로마의 유산에 대한 단락 작성
5. 에세이의 서론과 결론 작성

이렇게 하면 각 하위 작업은 더욱 관리하기 쉽고, 각각을 독립적으로 완료한 후에 전체 작업을 완료할 수 있습니다.

 

모듈식 구성 요소로의 분해

 

복잡한 시스템을 모듈식 구성 요소로 분해하는 것은 시스템의 복잡성을 관리하고, 각 구성 요소를 독립적으로 개발하고 테스트할 수 있게 하는 데 도움이 됩니다. 이 원칙은 소프트웨어 엔지니어링뿐만 아니라 언어 모델에 제출된 작업에도 적용됩니다.

 

예를 들어, "파이썬으로 웹 스크래퍼를 작성해줘"라는 복잡한 작업을 언어 모델에 제출한다고 가정해봅시다. 이 작업을 모듈식 구성 요소로 분해하면 다음과 같습니다:

1. 웹 페이지를 다운로드하는 모듈 작성
2. 웹 페이지에서 데이터를 추출하는 모듈 작성
3. 추출된 데이터를 저장하는 모듈 작성

이렇게 하면 각 모듈은 독립적으로 개발하고 테스트할 수 있으며, 각 모듈이 잘 작동하면 전체 시스템이 잘 작동할 것입니다.

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이러한 방법들은 언어 모델이 더욱 효과적으로 작업을 수행하고, 더욱 정확한 결과를 제공하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 언어 모델과의 상호 작용이 더욱 풍부하고 유익하게 될 것입니다.