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LLM 프롬프트 활용 교과서 - 챗GPT, 제미나이, 클로드까지 생성형 AI를 제대로 써먹는 질문 공식
쿠지라 히코즈쿠에 지음, 김성훈 옮김 / 길벗 / 2025년 8월
평점 :




출판사에서 도서를 제공받아 작성한 리뷰입니다.
챗GPT를 사용하시는 분들은 프롬프트 엔지니어링이라는 말을 대부분 들어보셨을 거예요. 처음에 챗GPT 같은 AI 서비스를 쓰다 보면 원하는 결과를 끌어내거나 업무에 적용하는 일이 생각보다 쉽지 않다는 걸 금방 깨닫게 됩니다. 지시문의 구성 방식에 따라 출력 결과가 크게 달라지고, 프롬프트를 조금만 조정해도 응답의 품질이 확 달라지는 걸 경험하게 되죠.
이번에 길벗에서 나온 ‘지시문’을 더 잘 쓰는 방법에 대한 책을 읽어봤는데요. 위와 같이 결과를 조금 더 좋게 만들고 싶으신 분들이라면 한 번 읽어볼 만한 책이라고 느꼈습니다. 간단한 개선 팁부터 시작해서 고급 프롬프트 설계 기법까지 폭넓게 다루고 있고, 각종 API를 직접 활용하거나 오픈소스 LLM을 사용하는 방법도 함께 소개합니다.
저자인 쿠지라 히코즈쿠에는 일본에서 오래 활동해 온 프로그래머입니다. 2001년에 소프트웨어 대상을 수상한 경력이 있어서 20년 넘게 개발을 해 온 베테랑이라고 보면 될 것 같아요.
책 앞쪽에는 프롬프트 엔지니어링 치트 시트가 들어 있습니다. 책상 앞에 두고 자주 보면서 활용하면 꽤 유용하게 쓸 수 있을 것 같아요.
책은 총 7장으로 구성돼 있습니다. 먼저 생성형 AI와 프롬프트 엔지니어링의 기본 개념, LLM이 잘하는 것과 한계를 짚어 주고 좋은 프롬프트를 어떻게 구조화할지를 예제로 익히게 해 줍니다. 이어서 요약·추론·변환·확장이라는 네 가지 기본 작업을 중심으로, 문서 요약부터 감정 분석, 번역, 글과 아이디어·코드 생성까지 “상황별로 어떻게 질문을 바꿔야 하는지”를 보여줍니다.
중반부에서는 제로샷·퓨샷, 단계별 사고 같은 고급 프롬프트 기법을 소개하고, 뒷부분에서는 웹에서 하던 프롬프트를 API와 코드, 오픈소스 LLM으로 옮기는 방법, 그리고 외부 도구·검색·벡터 데이터베이스를 붙여 검색·요약·질문 응답 시스템을 만드는 방법까지 다룹니다.
1장에서는 프롬프트 엔지니어링과 대규모 언어 모델에 대한 기본 내용을 다룹니다. 대규모 언어 모델의 장단점, 할 수 있는 것과 할 수 없는 것, 역사와 종류 등을 하나씩 살펴볼 수 있고 언어 모델들이 어떻게 다른지도 설명해 줍니다. 개인적으로는 그동안 챗GPT만 주로 활용했는데, 읽다 보니 코파일럿이나 구글 제미나이도 한번 제대로 써보고 싶다는 생각이 들었습니다.
LLM은 기본적으로 텍스트로 대화를 하지만 프롬프트를 잘 설계하면 답변을 원하는 형식으로 짧고 정리되게 받을 수 있습니다. 책에서는 한 번의 질문에 대해 결과를 리스트, 표, CSV, JSON 등 여러 형식으로 나눠서 출력하는 예시를 보여줍니다. “이런 형식으로 답해 줘”라고 미리 요청해 두면 모델의 긴 답변을 내가 쓰기 편한 구조로 바로 받을 수 있고, 다른 툴에서 쉽게 활용하는 것도 가능해집니다. 그동안 결과를 한땀한땀 수정해서 쓰곤 했는데 이 방식이면 시간을 꽤 줄일 수 있겠더라고요.
또 챗GPT에 내용을 요약해 달라고 할 때도 그냥 “요약해줘”라고만 말하는 것과, “어떤 스타일로 요약해 달라”고 지정하는 것의 차이를 보여줍니다. 같은 글이라도 한 문장 요약, 리스트 요약, 시간 순서 요약, 비교형 요약 등 스타일을 달리하면 결과가 완전히 바뀐다는 점이 흥미로웠어요. 블로그 글이나 보고서처럼 목적이 뚜렷한 글을 쓸 때 특히 유용하게 쓸 수 있는 프롬프트라고 느꼈습니다.
LLM의 한계를 코드로 보완하는 예시도 인상적이었습니다. 예를 들어 ChatGPT에게 그냥 “지금 몇 시입니까?”라고 물으면 현재 시간을 알 수 없어서 정중하게 거절하는 답을 하죠. 여기서 한 발 더 나아가, time_bot.py라는 파이썬 코드 예제를 통해 ChatGPT API를 호출하고 컴퓨터의 현재 시간을 가져와 정확한 시각을 알려주는 “시간 봇”을 만드는 방법을 보여줍니다. LLM 혼자만 두지 말고 외부 기능과 연결하면 훨씬 유용한 봇을 만들 수 있다는 메시지를 잘 전달해 줍니다.
이 책을 통해 검색 대신 한 번의 질문으로 좋은 답을 받기 위해서는 결국 좋은 질문이 필요하다는 사실을 다시 느꼈습니다. 프롬프트 엔지니어링은 모델이 계속 발전해도 함께 가져가야 할 사고 방식이라는 말에도 공감이 많이 됐어요. LLM과의 대화는 단순한 질의응답이 아니라 협업 과정이라는 생각으로 접근하면 사용 경험이 확 달라질 것 같습니다. 기본 원리와 기본기를 튼튼하게 설명해 주고 다양한 실제 코드 예제가 있어 실전 감각을 키우는 데도 도움이 됐어요.
개발자가 아니라면 코드 부분이 조금 낯설 수는 있지만, 프롬프트를 더 정교하게 다듬어 보고 싶은 분들이라면 한번 도전해 볼 만한 책입니다. ChatGPT, 제미나이, 클로드를 이미 쓰고 있지만 답변 품질이 들쭉날쭉해서 답답했던 분들께 특히 추천하고 싶습니다.