AI 성능을 200% 끌어올리는 프롬프트 엔지니어링 7가지 기술

1. 기본 중의 기본: 생각의 과정을 만들어주는 ‘사고의 사슬(CoT)’

가장 기초적이면서도 가장 강력한 기술은 단연 사고의 사슬(Chain-of-Thought, CoT)입니다. 복잡한 문제를 한 번에 해결하라고 던지는 대신, 문제를 해결하는 ‘단계별 과정’을 프롬프트에 명시하는 방식입니다. AI에게 답이 아닌 ‘생각의 길’을 알려주는 셈이죠.

CoT를 사용하면 AI는 단순히 답을 찍는 게 아니라, 논리적 추론 과정을 거치며 훨씬 정확한 결과에 도달합니다. 복잡한 문제일수록 AI가 스스로 생각하는 과정을 명확히 설계해주는 것이 핵심입니다.

2. 더 나은 답을 얻는 비결: 가장 일관된 답을 찾는 ‘자기 일관성(Self-Consistency)’

중요한 결정을 내릴 때, 한 명의 전문가보다 여러 전문가의 의견을 종합하는 것이 더 나은 결과를 낳는 것과 같은 원리입니다. 자기 일관성(Self-Consistency)은 사고의 사슬(CoT)을 여러 번 반복시켜 다양한 추론 경로를 만들게 한 뒤, 그중 가장 자주 등장하는 답변을 최종 결과로 채택하는 ‘다수결 원칙’입니다.

CoT의 업그레이드 버전이라고 볼 수 있죠.

이처럼 여러 접근법을 제시하면 AI는 다양한 사고 과정을 거쳐 결과물을 내놓습니다. 우리는 그중 가장 설득력 있는 것을 선택하기만 하면 됩니다. 이 방식은 정답이 열려있는 창의적인 작업이나 복잡한 추론에서 오류를 줄이고 결과의 신뢰도를 극적으로 높여줍니다.

3. 큰 문제 잘게 쪼개기: ‘최소-최대(Least-to-Most)’ 기법

아무리 뛰어난 AI라도 너무 큰 문제를 한꺼번에 처리하도록 하면 과부하가 걸려 실수를 저지릅니다. 최소-최대(Least-to-Most) 기법은 큰 프로젝트를 실행 가능한 작은 단위 업무로 나누는 것과 같습니다.

• 1단계 (문제 분해): “이 목표를 달성하기 위해 어떤 하위 문제들을 먼저 해결해야 할까?” 라고 질문하여 큰 문제를 잘게 쪼갭니다.
• 2단계 (순차적 해결): “좋아. 그럼 첫 번째 하위 문제부터 해결해보자. 그 답을 바탕으로 두 번째 문제를 이어서 풀어줘.” 와 같이 순서대로 해결을 유도합니다.

AI가 한 번에 너무 많은 정보를 처리하다 길을 잃지 않도록, 명확한 로드맵을 제시해주는 전략입니다. 특히 여러 단계의 논리적 연결이 중요한 장문 콘텐츠 개요 작성이나 코드 생성 같은 작업에서 매우 효과적입니다.

4. 실행 전 ‘계획’ 먼저: ‘계획 및 해결(Plan-and-Solve)’ 프롬프팅

사고의 사슬(CoT)은 강력하지만, 중간 계산을 틀리거나 특정 단계를 건너뛰는 오류가 발생하기도 합니다. 계획 및 해결(Plan-and-Solve, PS) 프롬프팅은 이 단점을 보완하기 위해 명시적으로 ‘계획 수립’ 단계를 추가하는 방식입니다.

이처럼 ‘계획’과 ‘실행’을 분리하라는 간단한 두 문장만 추가해도, AI는 문제의 전체 그림을 먼저 그리고 필요한 단계를 체계적으로 실행하게 됩니다. 그 결과 기존 CoT 방식보다 눈에 띄게 안정적인 성능 향상을 보입니다.

5. 아는 것에서 시작하기: ‘유추 추론(Analogical Reasoning)’

사람은 낯선 문제를 만났을 때, 과거에 해결했던 비슷한 문제의 경험을 떠올려 해법을 찾습니다. 유추 추론(Analogical Reasoning)은 이 원리를 AI에 그대로 적용한 것입니다.

낯선 문제에 곧바로 부딪히게 하는 대신, AI가 이미 잘 아는 영역의 지식을 ‘징검다리’ 삼아 건너게 하는 전략입니다. AI가 가진 기존 지식을 활용해 새로운 문제에 대한 해결책을 효과적으로 탐색하도록 유도할 수 있습니다.

6. 생각의 가지 뻗어나가기: ‘생각의 나무(Tree-of-Thoughts, ToT)’

지금까지의 기술들이 하나의 길을 깊게 파고드는 ‘수직적 사고’였다면, 생각의 나무(Tree-of-Thoughts, ToT)는 여러 가능성을 동시에 탐색하는 ‘수평적 사고’에 가깝습니다. 일종의 AI 브레인스토밍이죠.

ToT는 문제 해결 과정에서 여러 개의 중간 생각(Thought)을 생성하고, 각 생각이 얼마나 유망한지 스스로 평가하며 최적의 경로를 찾아 나갑니다. 막다른 길에 다다르면 다른 가능성의 가지로 돌아가 다시 탐색을 시작하죠.

이 복잡한 탐색 능력 덕분에, ToT는 정해진 길이 없는 창의적인 글쓰기나 복잡한 문제 해결에서 훨씬 깊이 있고 일관된 결과물을 만들어냅니다.

더 자세한 내용은 생각의 나무(ToT) 가이드를 참고하세요.

7. AI, 세상과 연결되다: ‘추론하고 행동하기(ReAct)’

ReAct(Reason + Act)는 LLM의 ‘뇌’와 외부 ‘도구(Tool)’를 연결하는 혁신적인 접근법입니다. AI가 단순히 텍스트만 생성하는 것을 넘어, 최신 정보를 검색하거나 실제 행동을 취하게 만듭니다.

AI는 ‘생각 → 행동 → 관찰 → 다시 생각…’의 순환 고리를 반복하며 문제를 해결합니다.

ReAct는 LLM의 내부 지식만으로는 해결할 수 없는, 즉 최신 정보 검색이나 데이터 분석처럼 외부 세계와의 상호작용이 필수적인 문제를 해결하는 데 강력한 힘을 발휘합니다.

결론: 단순한 ‘명령’을 넘어 똑똑한 ‘협업’으로

오늘 소개해 드린 7가지 프롬프트 설계 기술은 AI를 단순한 도구가 아닌, 함께 문제를 해결하는 창의적인 파트너로 만드는 열쇠입니다.

• CoT로 생각의 물꼬를 터주고,
• Self-Consistency로 가장 믿을 만한 답을 걸러내며,
• Least-to-Most와 Plan-and-Solve로 복잡한 문제를 체계적으로 분해하고,
• Analogical Reasoning으로 과거의 지혜를 빌려오고,
• ToT와 ReAct로 AI의 한계를 넘어 탐색하고 행동하게 만드세요.

이제 여러분의 AI는 단순한 명령어가 아닌, 잘 설계된 프롬프트를 통해 이전과는 완전히 다른 수준의 결과물을 보여줄 것입니다. 프롬프트 엔지니어링은 다가올 AI 시대의 가장 중요한 핵심 역량입니다. 지금 바로 시작해 보시길 바랍니다.