제미나이가 알려주는 AI 프롬프트 | 프롬프트 전략의 고도화 이야기 скачать в хорошем качестве

제미나이가 알려주는 AI 프롬프트 | 프롬프트 전략의 고도화 이야기

#gemini #ai #chatgpt #claude #prompt ✨ 2025년 주요 혁신 기술 타임라인 2025.3 (MODP): Multi-Objective Prompting(MODP) 연구 발표. '정확성 + 안정성' 등 여러 목표를 동시에 최적화하여 기존 대비 성능 20~30% 향상 사례 보고. 2025.5 (SCP): Synthetic Prompt Corpora 등장. LLM이 스스로 좋은 프롬프트 수십만 개를 생성해 모델 학습 및 기업용 데이터셋으로 활용 시작. 2025.6 (MAP): Multi-Agent Prompting 확산. 감독자, 비평자, 해결자 등 여러 LLM 에이전트의 협업을 통해 프롬프트 자체의 한계를 극복. 2025.8 (PFL): Prompt Fitness Landscape 분석 논문 발표. 프롬프트 탐색 공간의 복잡성 확인 및 최적해 도달을 위한 탐색 전략 변화 촉발. 2025.10 (PE): Position Engineering이 금융/법률 분야에서 기업 표준으로 자리 잡으며 문장 위치 최적화 도구 도입 확산. 2025.11 (APE): Agentic Prompt Engineering 구조 일반화. 사람이 아닌 에이전트가 프롬프트를 생성→평가→수정→실행하며, 프롬프트 엔지니어는 '시스템 설계자' 역할로 전환. 💡 2025년 말, 프롬프트 엔지니어링의 3대 패러다임 2025년 연구 리뷰를 통해 프롬프트 엔지니어링은 3가지 주요 흐름으로 정리됩니다. 구조화 Prompting (Structured Prompt Design): System/Task Prompt, Constraints, Output Schema, Position Engineering 등을 활용한 규격화된 설계. 최적화 Prompting (Optimized Prompt Engineering): Self-Refine, Bayesian Optimization, MODP, Prompt Fitness Landscape Exploration 등 알고리즘적 최적화 기법. 에이전트 기반 Prompting (Agentic Prompt Framework): Multi-agent collaboration, Self-critique loop, Autonomous Prompt Generators 등 LLM이 관리하고 자동화하는 시스템.