제로샷, 퓨샷, CoT: AI 활용도를 10배 높이는 프롬프트 가이드

"AI에게 질문만 던지던 시대는 끝!" 이제 AI를 내 의도대로 똑똑하게 활용하는 '프롬프트 엔지니어링' 시대입니다. 이 글은 AI 활용의 핵심 기술인 제로샷(Zero-shot), 퓨샷(Few-shot), CoT(Chain-of-Thought) 프롬프트의 개념을 명확히 설명하고, 각 기법을 언제, 어떻게 써야 하는지 실용적인 가이드를 제공합니다. 💡

안녕하세요! 요즘 많은 분들이 ChatGPT나 다른 LLM(거대 언어 모델)을 사용하시죠? 단순히 질문만 던지는 것과, 의도를 담아 질문하는 것 사이에는 엄청난 성능 차이가 있습니다. 바로 그 차이를 만들어내는 것이 프롬프트 엔지니어링이며, 오늘 소개할 세 가지 기법이 그 핵심입니다.

이 세 가지 기법만 제대로 이해하고 사용해도 AI의 답변 퀄리티가 획기적으로 달라지는 것을 경험하실 수 있습니다. 지금부터 하나씩 차근차근 살펴볼까요?

 

1. 기본 중의 기본, '제로샷(Zero-shot)' 프롬프트 🧊

제로샷(Zero-shot)은 말 그대로 '예시(shot)'를 전혀 주지 않고 질문하는 가장 기본적인 기법입니다. 모델이 기존에 학습한 방대한 지식을 바탕으로 스스로 답변을 생성하게 만듭니다.

• ✅ 사용 상황: 간단한 질문, 요약, 번역, 일반적인 정보 요청 등
• ✅ 장점: 가장 간단하고 빠릅니다.

[프롬프트 예시]

다음 문장을 200자 이내로 요약해줘:
"Generative AI, short for generative artificial intelligence, is a type of artificial intelligence (AI) system that can generate text, images, or other data in response to prompts."

2. 예시로 정답을 유도, '퓨샷(Few-shot)' 프롬프트 🎯

퓨샷(Few-shot)은 질문에 앞서 몇 가지 예시를 제공하여 모델의 답변 형식을 가이드하는 기법입니다. 예시를 통해 모델이 원하는 출력 형식을 명확히 이해하게 됩니다.

• ✅ 사용 상황: 특정 포맷으로 변환, 감정 분석, 분류 작업 등
• ✅ 장점: 제로샷보다 훨씬 정확하고 원하는 형식의 결과를 얻을 수 있습니다.

[프롬프트 예시]

아래 문장의 감정을 긍정 또는 부정으로 분류해줘.

문장: "이 식당 음식은 정말 실망스러웠습니다."
감정: 부정

문장: "날씨가 좋아서 기분이 상쾌해."
감정: 긍정

문장: "그 영화는 너무 지루해서 중간에 나왔어."
감정: 부정

문장: "오늘 새로 산 옷이 정말 마음에 들어."
감정: 

3. 추론 과정을 보여주는 'CoT(Chain-of-Thought)' 프롬프트 💡

CoT(Chain-of-Thought)는 생각의 사슬이라는 의미로, 모델이 문제를 해결하는 과정을 단계적으로 보여주도록 유도하는 기법입니다. 이를 통해 모델은 복잡한 추론 문제를 더 정확하게 해결할 수 있습니다.

• ✅ 사용 상황: 복잡한 수학 문제, 논리 퍼즐, 다단계 추론이 필요한 작업 등
• ✅ 장점: 복잡한 문제 해결 능력이 획기적으로 향상됩니다.

[프롬프트 예시]

다음 문제를 단계별로 해결해줘.

문제: A는 B보다 10살 어리고, B는 C보다 5살 많다. A와 B의 나이를 합하면 45살이다. C는 몇 살인가?
답변:
단계 1: 문제의 조건을 정리합니다.
 - A = B - 10
 - B = C + 5
 - A + B = 45

단계 2: A+B=45 식에 A=B-10을 대입합니다.
 - (B - 10) + B = 45
 - 2B - 10 = 45
 - 2B = 55
 - B = 27.5

단계 3: B=27.5를 B=C+5 식에 대입합니다.
 - 27.5 = C + 5
 - C = 22.5

정답: C는 22.5살입니다.

그래서, '언제' 무엇을 써야 할까? 💡

상황에 따른 프롬프트 기법 선택 가이드입니다.

상황	추천 기법	활용 예시
단순 정보 요청	제로샷	뉴스 요약, 정의, 번역
특정 형식/스타일	퓨샷	감정 분류, Q&A 형식, JSON/테이블 변환
복잡한 추론	CoT	수학 문제, 논리 추론, 다단계 해결책 제시

💡 팁: '퓨샷-CoT' 결합하기
더 복잡한 추론 문제에는 퓨샷 예시에 CoT를 함께 포함하여, 모델이 복잡한 문제를 해결하는 과정을 따라하도록 유도할 수 있습니다.

자주 묻는 질문 ❓

Q: 이 세 가지 기법을 모두 알아야 하나요?

A: 👉 네. 모든 문제를 제로샷으로 해결할 수는 없기 때문에, 상황에 맞춰 적절한 기법을 선택하는 것이 중요합니다. 이 3가지 기법이 AI 활용의 기본 틀을 잡아줍니다.

Q: 꼭 'Chain-of-Thought'라는 단어를 써야 하나요?

A: 👉 아니요. '단계별로 생각해서 해결해줘' 또는 '결과를 도출하는 과정을 자세히 설명해줘'와 같이 자연어로 풀어서 설명해도 모델이 그 의도를 파악하고 CoT 기법을 적용합니다.