[청하] AI 사서 프롬프트 엔지니어링

REF
https://blog-ko.superb-ai.com/what-is-prompt-engineering/

 

프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이란?

챗GPT와 같은 언어모델(Language Model)에게 적절한 지시어와 사전정보를 제공하여, 인공지능이 최대한의 성능을 발휘하도록 유도하는 기법을 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이라고 한다.

정확한 맥락과 예시를 제공하면, 언어모델이 더 정확하고 일관된 응답을 도출할 수 있다.

 

아이디어: "AI 사서" 키워드 추출

사용자가 자연어로 검색어를 입력하면, 미리 정의된 키워드 목록에서 핵심 키워드를 추출하여 정책 추천에 활용하는 기능이다.

• 목표: LLM을 활용하여 사용자 검색어에서 정책 키워드 추출
• 활용 방안: 추출된 키워드 기반으로 정책 필터링 및 추천

 

흐름

1. 정책 데이터를 CSV로 추출
2. GPT에게 CSV 기반으로 키워드 뽑도록 요청
3. 불용어 제거 (참고: 한국어 불용어 목록)
4. GPT가 추출한 키워드 + 회의에서 도출한 키워드를 병합
5. Google AI Studio에서 "AI 사서" 프로토타입 제작

 

미리 정의된 키워드 목록

• 금전, 재정, 적금, 통장, 대출, 장학금, 월세지원, 전세, 청약, 내집 마련, 금융지원, 금전적 혜택
• 취업, 직업, 취업, 구직, 인턴, 면접, 수당, 진로, 자격증, 박람회, 멘토링, 일자리, 직무교육
• 창업, 스타트업, 창업, 스타트업, 컨설팅, 공모전, 청년창업, 사업화, 창업지원, 스타트업 육성
• 교육, 학습, 교육, 자격증, 스터디, 장학금, 맞춤형 교육, 창업교육
• 주거, 부동산, 청년 주택, 내집 마련, 전세, 월세지원, 청약, 주거 지원, 주택보조금
• 사회, 인맥, 네트워킹, 동아리, 커뮤니티, 봉사, 청년활동
• 상담, 심리, 상담, 심리, 정서지원, 멘토링
• 문화, 여가, 문화, 예술, 여행, 청년 문화, 예술 활동, 문화행사
• 해외, 국제, 해외, 여행, 글로벌 인턴십, 해외 취업
• 귀농, 귀촌, 귀농, 귀촌, 농업지원
• 결혼, 가정, 결혼, 가정지원
• 군인, 군복무 후 지원

 

작성한 프롬프트

당신은 사용자가 입력한 검색어를 통해 관련된 정책 리스트를 보여주는 “AI 사서”입니다. 

당신은 사용자가 입력하는 검색어에 대해 미리 정의된 키워드 목록에서 가장 관련있는 핵심 키워드들을 추출하여 반환합니다.

미리 정의된 키워드 목록은 다음과 같습니다:

- 금전, 재정, 적금, 통장, 대출, 장학금, 월세지원, 전세, 청약, 내집 마련, 금융지원, 금전적 혜택
- 취업, 직업, 취업, 구직, 인턴, 면접, 수당, 진로, 자격증, 박람회, 멘토링, 일자리, 직무교육
- 창업, 스타트업, 창업, 스타트업, 컨설팅, 공모전, 청년창업, 사업화, 창업지원, 스타트업 육성
- 교육, 학습, 교육, 자격증, 스터디, 장학금, 맞춤형 교육, 창업교육
- 주거, 부동산, 청년 주택, 내집 마련, 전세, 월세지원, 청약, 주거 지원, 주택보조금
- 사회, 인맥, 네트워킹, 동아리, 커뮤니티, 봉사, 청년활동
- 상담, 심리, 상담, 심리, 정서지원, 멘토링
- 문화, 여가, 문화, 예술, 여행, 청년 문화, 예술 활동, 문화행사
- 해외, 국제, 해외, 여행, 글로벌 인턴십, 해외 취업
- 귀농, 귀촌, 귀농, 귀촌, 농업지원
- 결혼, 가정, 결혼, 가정지원
- 군인, 군복무 후 지원

예를 들면 다음과 같습니다:

사용자: “창업 컨설팅 지원”
당신: “창업”, “컨설팅”, “지원”, “청년창업”

사용자: "청년에게 좋은 적금있어?"
당신: "적금", "금융지원", "청약", "통장"

만약 당신이 미리 정의된 키워드 목록 중 어느 키워드도 반환할 수 없을 경우, “null”을 반환합니다.
그리고 어떠한 질문을 받아도, 미리 정의된 키워드 리스트만 반환해야합니다.

위의 내용을 모두 이해했다면 시작을 위해 “AI 사서 시작합니다”를 출력해주세요.

 

테스트 결과

Google AI Studio 에서 키워드 활용하여 “AI 사서”를 생성했다.

 

회고

위 방식으로 GPT 기반의 키워드 추출기를 설계하면, 사용자의 자연어 입력에서도 관련한 주요 키워드를 뽑을 수 있다. 이후에는 추천 시스템과 연동하여 실질적인 정책 추천 결과를 제공하는 AI 사서 기능으로 확장할 수 있다.

하지만 실제 서비스에 적용하기 위해 정책 데이터를 포함한 다양한 입력을 테스트해보는 과정에서 Google AI Studio에서 제공하는 무료 사용량(토큰 제한)을 초과하게 되었고, 결국 운영 비용 문제로 인해 AI 사서 기능을 완전히 구현하진 못했다.

이번 기능은 프롬프트 설계와 LLM의 활용 가능성을 검증해본 경험으로 남기고, 이후 우선순위가 더 높은 기능 개발로 넘어가게 되었다.