사고 사슬
Chain of Thought (CoT)
복잡한 문제를 해결할 때 중간 추론 단계를 차례대로 거치도록 유도해 LLM의 논리적 정확도를 높이는 프롬프팅 기법
AI 모델로부터 최선의 결과를 도출하기 위해 지시문의 문구 구성 예시(Few-shot) 등을 정교하게 설계하는 기법입니다. 핵심 정의를 바탕으로 상세한 원리와 비즈니스 활용 맥락을 이해하고, 실제 구현에서 고려할 사항과 관련 개념을 함께 살펴보세요.
Prompt Engineering
프롬프트 엔지니어링은 모델 자체를 재학습시키지 않고도, 지시문의 표현·구조·예시를 정교하게 설계해 원하는 결과를 최대한 이끌어내는 실무 기술이다. 역할 부여(페르소나 지정), 출력 형식 명시, 몇 가지 예시를 미리 보여주는 퓨샷(Few-shot) 프롬프팅, 단계별로 생각하게 만드는 사고 사슬(CoT) 기법이 대표적인 도구로 쓰인다. 추가 학습 비용이 전혀 들지 않으면서도 단순히 지시문을 개선하는 것만으로 모델 성능에 큰 차이를 만들 수 있어, AI 도구를 실무에 도입하는 조직이라면 누구나 익혀야 할 기초 역량으로 자리잡았다.
추가 학습 비용 없이 지시문 개선만으로 모델의 성능과 정확도를 극대화
역할 부여 명확한 출력 템플릿 예시 제공 및 단계별 사고 유도 적용
Chain of Thought (CoT)
복잡한 문제를 해결할 때 중간 추론 단계를 차례대로 거치도록 유도해 LLM의 논리적 정확도를 높이는 프롬프팅 기법
Prompt
AI 언어 모델에게 원하는 답변이나 작업 수행을 이끌어내기 위해 입력하는 명령문 맥락 텍스트
Answer Engine Optimization
AI 검색이나 음성 비서가 직접 생성하는 단일 정답에 브랜드와 콘텐츠가 인용되도록 최적화하는 전략
AI Mode
기존 검색 목록 중심 UI에서 대화형 AI 답변 및 탐색 모드로 전환하여 동작하는 검색 엔진 모드
AI Overviews
구글 검색 최상단에서 여러 웹 소스를 종합하여 생성형 AI가 직접 요약 답변과 출처 링크를 제공하는 기능
AI Visibility
ChatGPT Claude Perplexity 등 다양한 생성형 AI 플랫폼 답변에서 브랜드가 노출되는 빈도와 비중