단순한 챗봇 대화를 넘어, AI를 내 의도대로 완벽하게 통제하고 결과물의 품질을 100% 보장하는 '엔지니어링' 관점의 실전 기술을 다룹니다.

1. 시스템 프롬프트(System Prompt)의 뼈대 설계

개념: AI 백지상태에 직업, 연차, 성향, 제약 조건을 부여하는 초기 세팅 작업.

실전 적용: "너는 챗GPT야"가 아니라, "너는 15년 차 디스플레이 산업 기술 분석가야. 지금부터 주어지는 기술 명세서를 분석할 때, 반드시 중학생도 이해할 수 있는 비유를 하나씩 포함하고, 답변 끝에는 3줄 요약을 추가해"라는 식으로 페르소나와 출력 규칙을 강제하는 방법.

2. 퓨샷 프롬프팅 (Few-Shot Prompting): 예시가 곧 정답이다

개념: 구구절절 규칙을 설명하는 대신, 완벽한 Input(입력)과 Output(출력) 세트를 2~3개 던져주고 모방하게 만드는 기술.

실전 적용: 복잡한 특허 번호나 부품 코드를 추출할 때, "A 텍스트 ➔ [KR-1234, US-5678]", "B 텍스트 ➔ [JP-9012]" 형태의 예시를 프롬프트 상단에 배치하여 AI가 데이터 파싱의 패턴을 스스로 깨우치게 하는 노하우.

3. CoT (Chain of Thought): AI의 생각 과정을 분해하기

개념: 복잡한 수학 문제나 논리적 추론이 필요할 때, 중간 사고 과정을 강제하여 환각(Hallucination)을 없애는 기법.

실전 적용: 프롬프트 마지막에 "Let's think step by step (단계별로 차근차근 생각해 보자)"라는 마법의 문장을 추가하여, AI가 결론을 급하게 내지 않고 논리적 비약 없이 A➔B➔C 단계로 문서를 분석하게 만드는 프롬프트 구조화.

4. 출력 형식의 완벽한 통제 (Structured Output & JSON 강제)

개념: 다음 자동화 단계(n8n 등)로 데이터를 넘기기 위해, AI의 불필요한 인사말("네, 분석해 드릴게요!")을 제거하는 기술.

실전 적용: Markdown 표(Table) 포맷으로만 대답하게 하거나, 시스템 연동을 위해 완벽한 JSON 스키마(Schema) 구조로만 출력하도록 강제하는 방법. (예: { "title": "요약", "keywords": ["A", "B"] } 형태로만 답변받기)