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Gemini 프롬프트 설계 원칙
작성일: 2025-12-25 참고: Google AI Gemini API 프롬프트 설계 전략 관련 문서: 311_FastAPI_구조_원칙, 312_문서_작성_원칙, plans/251225_프롬프트_동적관리_계획
1. 명확하고 구체적인 요청
핵심 원칙
- 질문/작업/항목 입력을 명확히 구분
- 제약조건(길이, 형식) 명시
- 출력 형식 구체적으로 지정
예시
❌ 나쁜 예: "요약해줘"
✅ 좋은 예: "다음 텍스트를 한 문장으로 요약해주세요: [텍스트]"
❌ 나쁜 예: "분류해줘"
✅ 좋은 예: "다음 항목을 [large, small] 중 하나로 분류해주세요. JSON 형식으로 응답하세요."
2. 퓨샷 예시 활용 (Few-shot Prompting)
핵심 원칙
- 제로샷보다 퓨샷이 효과적
- 긍정적 패턴(해야 할 것)을 보여주는 것이 부정적 패턴(하지 말 것)보다 효과적
- 예시 형식 일관성 유지 (XML 태그, 공백, 줄바꿈 통일)
예시
✅ 좋은 예 (긍정적 패턴):
Always end haikus with an assertion:
Haiku are fun
A short and simple poem
A joy to write
❌ 나쁜 예 (부정적 패턴):
Don't end haikus with a question:
Haiku are fun
A short and simple poem
Don't you enjoy them?
최적 예시 수
- 몇 가지 예시로 패턴 학습 가능
- 너무 많은 예시는 과적합 위험
- 사용 사례별로 실험 필요
3. 컨텍스트 추가 및 구조화
핵심 원칙
- 모델이 필요한 모든 정보를 프롬프트에 포함
- 복잡한 프롬프트는 구성요소로 분할 (요청 분리, 프롬프트 연결, 응답 집계)
- XML 태그나 마크다운으로 구조화
구조화 예시 (XML)
<role>
You are a helpful assistant.
</role>
<constraints>
1. Be objective.
2. Cite sources.
</constraints>
<context>
[Insert User Input Here]
</context>
<task>
[Insert the specific user request here]
</task>
구조화 예시 (마크다운)
# Identity
You are a senior solution architect.
# Constraints
- No external libraries allowed.
- Python 3.11+ syntax only.
# Output format
Return a single code block.
4. Gemini 3 특화 전략
핵심 원칙
- 구조화된 프롬프트 (XML/마크다운)
- 명확한 매개변수 정의
- 중요한 안내를 앞쪽에 배치
- 긴 컨텍스트는 먼저 제공 후 끝에 질문 배치
시스템 안내 템플릿
<role>
You are Gemini 3, a specialized assistant for [Domain].
You are precise, analytical, and persistent.
</role>
<instructions>
1. **Plan**: Analyze the task and create a step-by-step plan.
2. **Execute**: Carry out the plan.
3. **Validate**: Review your output against the user's task.
4. **Format**: Present the final answer in the requested structure.
</instructions>
<constraints>
- Verbosity: [Low/Medium/High]
- Tone: [Formal/Casual/Technical]
</constraints>
<output_format>
Structure your response as follows:
1. **Executive Summary**: [Short overview]
2. **Detailed Response**: [The main content]
</output_format>
추론 및 계획 명시
- 복잡한 작업은 "Before providing the final answer, please: 1) Parse into sub-tasks, 2) Check completeness, 3) Create outline" 같은 명시적 계획 요청
- 자체 비판: "Before returning your final response, review your output against constraints"
5. 프리픽스 활용
용도
- 입력 프리픽스: 의미론적으로 의미 있는 부분에 추가 ('영어:', '프랑스어:')
- 출력 프리픽스: 예상 응답 형식 안내 ('JSON:', 'The answer is:')
- 퓨샷 프리픽스: 예시에 라벨 제공하여 출력 파싱 용이
예시
Classify the text as one of the following categories: [large, small]
Text: Rhino
The answer is: large
Text: Mouse
The answer is: small
Text: Elephant
The answer is:
6. 모델 파라미터 실험
주요 파라미터
- 최대 출력 토큰: 100 토큰 ≈ 60-80 단어
- 온도 (Temperature): 0(확정적) ~ 높음(창의적). Gemini 3는 기본값 1.0 유지 권장 (1.0 미만 설정 시 루핑/성능 저하 가능)
- topK: 가장 확률 높은 K개 토큰에서 선택
- topP: 확률 합이 topP가 될 때까지 선택 (기본 0.95)
- stop_sequences: 콘텐츠 생성 중지 시퀀스
7. 프롬프트 반복 전략
시도할 방법
- 다른 표현 사용: "How do I bake a pie?" → "Suggest a recipe for a pie" → "What's a good pie recipe?"
- 유사 작업으로 전환: 객관식 질문으로 변환, 분류 작업으로 변경 등
- 프롬프트 콘텐츠 순서 변경: [examples][context][input] → [input][examples][context] 등
대체 응답 발생 시
- 온도(temperature)를 높여보기
- 프롬프트 재구성
8. 피해야 할 사항
- ⛔ 사실에 기반한 정보 생성을 모델에 의존하지 않기
- ⛔ 수학 및 논리 문제에 주의해서 사용
- ⛔ 모호한 용어나 매개변수 사용 금지
9. 에이전트형 워크플로
고려할 측면
- 추론 및 전략: 논리적 분해, 문제 진단, 정보 완전성
- 실행 및 안정성: 적응성, 지속성 및 복구, 위험 평가
- 상호작용 및 출력: 모호성 및 권한 처리, 장황성, 정밀도 및 완전성
시스템 안내 템플릿 (에이전트용)
복잡한 에이전트 작업을 위한 상세한 추론 및 계획 프레임워크가 필요할 경우, Google AI 문서의 "에이전트형 워크플로" 섹션 참조.
10. 로빙 프로젝트 적용
관련 문서
- 프롬프트 동적 관리: plans/251225_프롬프트_동적관리_계획 - 프롬프트 DB화를 통한 동적 변경 및 개인화
- LLM 통합: 230_감정윤리_필터_LLM후처리와_정체성 - LLM 후처리와 정체성 관리
- FastAPI 구조: 311_FastAPI_구조_원칙 - 계층 분리 원칙
로빙 프로젝트에서의 활용
- 시스템 프롬프트 설계 시 명확성과 구조화 원칙 적용
- 감정 기반 동적 프롬프트 조합 시 퓨샷 예시 활용
- 사용자별 개인화 프롬프트 오버라이드 시 컨텍스트 구조화
참고 자료
- Google AI Gemini API 프롬프트 설계 전략
- 프롬프트 갤러리 - 대화형 샘플 프롬프트
- plans/251225_프롬프트_동적관리_계획 - 로빙 프롬프트 동적 관리 시스템 계획