AI 프롬프트 엔지니어링 종합 가이드: ChatGPT·Claude·Gemini·LLaMA·Mistral

프롬프트 엔지니어링의 핵심 원칙

1. 명확한 목표 설정
   • 원하는 결과(요약, 번역, 코드, 글쓰기)를 구체적으로 명시합니다.
   • 예: "Python으로 팩토리얼 함수 작성해줘."
2. 컨텍스트 제공
   • 모델이 더 정밀한 답변을 하도록 배경과 상황을 설명합니다.
   • 예: "보안팀 내부 사용자 교육용으로, 초보자도 이해할 수 있게 설명해줘."
3. 예시 활용 (One-shot / Few-shot)
   • 원하는 입력과 출력을 프롬프트에 직접 포함해 안내합니다.
   • 예: "입력: 5 → 출력: 25 (제곱), 입력: 7 → 출력: 49"
4. 출력 형식 지정
   • 목록, 표, 마크다운 등 원하는 결과 형식을 정하면 일관성이 높아집니다.
   • 예: "결과를 표 형식으로 정리해줘."
5. 복잡한 작업 분할
   • 큰 문제를 단계별로 나눠 질문합니다.
   • 예: "먼저 아키텍처를 설명하고, 이후 보안 점검 포인트를 정리해줘."

300x250

대표적인 AI 프롬프트 엔지니어링 가이드

Prompting Guide AI

• 다양한 프롬프트 설계법과 예시, 반복 요청 시 체크리스트 제공
• Prompting Guide AI (한국어)

Google Cloud 프롬프트 엔지니어링 가이드

• 요약, 번역, 대화, 코드 생성 등 실제 예시 중심
• Google Cloud Prompt Engineering Guide

삼성 SDS Insight

• 비즈니스 적용 중심, One-shot/Few-shot 사례 설명
• 삼성 SDS Prompt Engineering

Databricks Prompt Engineering

• 데이터 분석/AI 모델 활용 측면의 프롬프트 전략
• Databricks Prompt Engineering Glossary

블로그·브런치 포스트

• CO-STAR 템플릿, 실무 체크리스트, 반복 최적화 팁 제공
• 브런치 포스트 예시

실전 예시

• 명령형: "다락방에서 마법의 문을 발견한 청년의 이야기를 써줘."
• 요약 요청: "아래 뉴스의 핵심 사항을 3줄로 요약해줘."
• 코드 생성: "Python으로 DB 연결 예제 코드를 작성해줘."
• 조건 지정: "표 형식으로 답변해줘."
• 예시 제시: "입력: 10 → 출력: 100, 입력: 12 → 출력: 144"

체크리스트

✔ 목표와 컨텍스트가 충분히 설명되었는가?
✔ 원하는 출력 형식이 명확한가?
✔ 추가 예시를 제공했는가?
✔ 복잡한 질문은 단계별로 나누었는가?

추천 사이트 링크 모음

• Prompting Guide AI
• Google Cloud Prompt Engineering
• 삼성 SDS Prompt Engineering
• Databricks Prompt Engineering
• Dalpha Prompt Engineering Blog
• 브런치 - CO-STAR 템플릿 활용
• Openmaru ChatGPT Guide

대표 AI별 프롬프트 스타일 비교표

AI 모델	주요 특징	프롬프트 스타일	강점	활용 예시
ChatGPT (OpenAI, GPT-4/5)	대화 최적화, 다양한 도메인 대응	- 구체적이고 명령형 스타일 선호 - 마크다운/표 형식 출력에 강함	일관성 있는 구조화된 답변, 코드 생성 최적	"보안 로그 분석을 3단계 절차로 설명하고, 표 형식으로 정리해줘."
Claude (Anthropic)	긴 맥락(200k+ 토큰), 대화적 톤 자연스러움	- 자연스러운 문장형 요청에 강함 - 단계별 사고 과정을 유도하면 효과적	긴 문서 요약/분석, 법률·교육 자료 처리	"아래 50페이지 보고서를 핵심 주제별로 요약해줘. 표와 불릿으로 나눠서 정리해줘."
Gemini (Google DeepMind)	멀티모달(텍스트+이미지+코드), 검색 연동 강점	- 컨텍스트 풍부하게 제공 시 최적 - “출처 기반” 답변 지시 유용	웹 검색+생성, 멀티모달 작업 (이미지+텍스트)	"이 그래프 이미지를 분석해서 트렌드를 설명하고, 관련 통계도 찾아 요약해줘."
LLaMA (Meta, 오픈소스)	커스터마이즈 용이, OSS 생태계 확산	- 간결한 지시문에도 반응 - fine-tuning/LoRA 학습 시 도메인 맞춤 가능	내부 시스템 연동, 사내 전용 모델 운영	"내부 보안 로그에서 IP 차단 규칙을 자동 생성하는 SQL 예제를 작성해줘."
Mistral (OSS, 경량·고성능)	속도 최적화, Edge 환경 활용 적합	- 짧고 직관적인 명령어에 강함 - Few-shot 예제 포함 시 성능 향상	빠른 처리, 제한된 환경에서의 배치 작업	"입력: 10 → 출력: 100, 입력: 12 → 출력: 144 (제곱). 이제 15 입력 시 결과는?"

핵심 비교 포인트

1. ChatGPT → 형식화/코드/구조화된 응답 최적
2. Claude → 긴 문맥 분석과 친근한 설명에 강함
3. Gemini → 멀티모달(이미지+텍스트+검색 기반) 최적
4. LLaMA → 오픈소스 환경에서 커스터마이즈 강점
5. Mistral → 경량화·속도 중심, 짧은 명령어 활용 적합