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GPT의 '응답'을 설계하는 고급 프롬프트 패턴

 


추론과 복잡성 관리 ― 생성 지식, 산파술, 레시피 패턴, 시맨틱 필터 등

GPT에게 “복잡한 질문”을 시키려면
생각을 쪼개고, 조건을 걸고, 지식을 만들어줘야 합니다.
이번 편에서는 고차원 작업을 위한 고급 설계 프레임워크를 정리합니다.

  

1. 산파술(Maieutic Prompting)

철학자 소크라테스의 ‘산파술’에서 따온 전략으로,
GPT에게 스스로 질문을 던지게 하고 그 질문에 스스로 답하게 하여
깊은 사고 흐름을 유도하는 방식입니다.

● 단계적 구조

  1. 질문에 대한 하위 질문을 먼저 생성
  2. 하위 질문에 하나씩 답변

모든 내용을 바탕으로 결론 도출

예시)

먼저 이 문제를 더 잘 이해하기 위한 하위 질문 3가지를 만들어줘.

각 질문에 차례대로 답변하고,
그걸 종합해서 마지막 결론을 내려줘.

 

 

2. 생성 지식 프롬프팅 (Generated Knowledge Prompting)

GPT는 때로는 스스로 지식을 만들어내고,
그것을 토대로 다시 생각하는 방식이 더 효과적입니다.

● 기본 구조

  1. 잠재된 지식을 생성
  2. 그 지식을 기반으로 답변 도출

예시)

이 질문에 답하기 전에, 먼저 관련된 배경 지식을 정리해줘. 

그 배경 정보를 바탕으로 최종 결론을 도출해줘.

 

  

3. 복잡성 기반 프롬프팅 (Complexity-aware Prompting)

질문이 너무 추상적이거나 광범위할 경우, GPT는 답변을 피상적으로 생성합니다.
이때는 복잡도를 의식하며 작업 단위를 쪼개는 프롬프트 설계가 필요합니다.

예시)

이 주제에 대해 다음의 세 단계를 거쳐 분석해줘: 

1) 개념 설명 

2) 장단점 비교 

3) 사례 분석

복잡한 문제는 반드시 작업 분해(Task decomposition) 전략이 필요합니다.

 

4. 레시피 패턴 (Recipe Pattern)

정해진 순서와 형식을 갖는 ‘작업 레시피’를 명시하여
반복 가능하고 구조화된 답변을 유도하는 기법입니다.

예시)

이 콘텐츠를 아래 구조로 분석해줘: 

- 제목 

- 요약 

- 대상 독자 

- 장점 3가지 

- 개선 아이디어

이 패턴은 콘텐츠 분석, 마케팅 전략 수립, 리서치 등에 특히 유용합니다.

 

5. 시맨틱 필터 패턴 (Semantic Filter Pattern)

GPT에게 입력 데이터의 특정 속성만 추출하거나 걸러내게 하는 전략입니다.

예시)

다음 텍스트에서 ‘문제 제기’ 또는 ‘부정적 피드백’만 추출해줘. 

- 원문 문장 그대로 

- 마크다운 리스트 형식으로 요약

 


6. 개요 확장 패턴 (Outline Expansion)

GPT는 개요 → 세부 내용 확장 작업에 매우 강합니다.
아이디어를 구조화하거나 콘텐츠 초안을 만들 때 유용합니다.

예시)

다음 개요를 기반으로 

각 항목을 2~3문단씩 확장해줘. 

논리적인 순서와 자연스러운 흐름으로 작성해줘.

 

통합 실무 프롬프트 예시

이 주제에 대해 다음 방식으로 분석해줘: 

1. 관련 배경 지식 요약 (Generated Knowledge) 

2. 하위 질문 3개 생성 후 각각 답변 (Maieutic) 

3. 장단점과 사례를 정리 (복잡성 기반) 

4. 결과는 표 형식으로 출력

 

 

< 요약 >

복잡한 질문일수록,
GPT에게 사고 '구조를 설계' 해주는 프롬프트가 필요합니다.

전략

핵심 설명

활용 사례

생성 지식

먼저 지식 생성 후 응답

모르는 분야 질문 처리

산파술

스스로 질문→스스로 답

논리적 사고 유도

복잡성 기반

단계별 분해 설계

다면적 분석, 보고서

레시피 패턴

형식·순서 고정

콘텐츠 구조화

시맨틱 필터

특정 의미만 추출

리뷰/문서 필터링

개요 확장

개요 → 세부 전개

글쓰기, 스크립트 작성

 

 

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