KPC AI-POT AI 프롬프트활용능력 2급
Chapter 3

프롬프트 엔지니어링 기술 기초

프롬프트 구성 요소를 비롯하여 Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought(CoT) 등의 핵심 설계 기법 완벽 대비

Chapter 3 빈출 핵심 이론 요약

1. 효과적인 프롬프트의 핵심 구성 요소

  • • 역할 부여 (Role / Persona): "너는 10년 차 마케팅 전문가야"와 같이 페르소나를 지정하여 답변의 관점과 톤앤매너를 구체화합니다.
  • • 지시 사항 (Task / Instruction): 수행해야 할 명확한 목표나 작업을 모호함 없이 제시합니다.
  • • 맥락 및 배경 (Context): 상황 설명, 타깃 독자, 관련 백그라운드 정보를 충분히 제공합니다.
  • • 출력 형식 (Format / Constraint): 마크다운 표, 글머리 기호, 글자 수 제한 등 요구하는 최종 결과물의 형태를 지정합니다.

2. 주요 프롬프트 엔지니어링 기법 유형

제로샷 (Zero-shot)

사전 예시를 전혀 제공하지 않고 바로 지시나 질문을 수행하는 방식

퓨샷 (Few-shot)

출력 형식을 맞추기 위해 1개 이상의 입출력 예시(Example)를 제시하는 방식

사고 척도법 (CoT)

"단계별로 생각해보자"처럼 중간 추론 과정을 명시하여 복잡한 문제를 해결하는 방식

Chapter 3 실전 기출 예상 문제 (20문항)

프롬프트 엔지니어링 기술 기초 용어 정리 바로가기 실전 CBT 모의고사로 풀기
문항 01

다음 중 효과적인 프롬프트 작성 원칙으로 가장 적절하지 않은 것은?

  1. AI에게 명확한 역할(Role)이나 페르소나를 부여하여 답변의 관점을 좁힌다.
  2. 가능한 한 추상적이고 포괄적인 표현을 사용하여 AI가 스스로 자유롭게 해석하도록 유도한다.
  3. 출력 형식(예: 마크다운 표, 글머리 기호, 글자 수 제한 등)을 구체적으로 명시한다.
  4. 작업 수행에 필요한 구체적인 맥락(Context)이나 예시(Few-shot)를 함께 제공한다.
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정답: 2번
프롬프트 엔지니어링의 핵심은 모호함을 없애는 것입니다. 추상적이고 포괄적인 프롬프트는 의도와 다른 답변이나 환각 현상을 유발할 수 있으므로 명확하고 구체적인 지시어를 사용해야 합니다.
문항 02

프롬프트 엔지니어링 기법 중, AI에게 별도의 입출력 예시(Example)를 제공하지 않고 곧바로 작업 지시문이나 질문을 입력하여 답변을 유도하는 방식은?

  1. 제로샷 프롬프팅 (Zero-shot Prompting)
  2. 퓨샷 프롬프팅 (Few-shot Prompting)
  3. 사고 척도법 (Chain-of-Thought)
  4. 파인 튜닝 (Fine-tuning)
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정답: 1번
사전 예시를 제공하지 않고 바로 명령을 내리는 방식을 제로샷(Zero-shot) 프롬프팅이라고 합니다.
문항 03

프롬프트 작성 시 하나 이상의 정답 예시나 입출력 패턴 샘플을 함께 입력하여 AI가 의도된 규격에 맞추어 출력하도록 유도하는 기법은?

  1. 제로샷 프롬프팅
  2. 퓨샷 프롬프팅 (Few-shot Prompting)
  3. 자기 일관성 기법 (Self-Consistency)
  4. 역프롬프팅 (Reverse Prompting)
정답 및 상세 해설 보기
정답: 2번
몇 가지 모범 사례나 형식 예시를 제공하여 정교한 출력을 유도하는 기법을 퓨샷(Few-shot) 프롬프팅이라고 합니다.
문항 04

복잡한 논리나 수치 계산 문제에서 AI에게 "단계별로 차근차근 생각해 봐"라는 지시어를 추가하여 중간 논리 추론 과정을 거치도록 유도하는 프롬프트 기법은?

  1. 체인 오브 쏘트 (Chain-of-Thought, CoT)
  2. 페르소나 프롬프팅 (Persona Prompting)
  3. 네거티브 프롬프팅 (Negative Prompting)
  4. 포맷팅 지시법
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정답: 1번
Chain-of-Thought(CoT, 사고 척도법) 기법은 AI가 중간 생각 단계를 밟도록 유도하여 복잡한 추론 문제의 정확도를 획기적으로 높여줍니다.
문항 05

프롬프트 엔지니어링에서 이미지 생성 AI나 텍스트 모델에게 '포함되지 않아야 할 요소'나 '지양해야 할 표현'을 직접 지정해 주는 기법은?

  1. 긍정 프롬프팅
  2. 네거티브 프롬프팅 (Negative Prompting)
  3. 메타 프롬프팅
  4. 시스템 프롬프팅
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정답: 2번
네거티브 프롬프팅(Negative Prompting)은 제외해야 할 특성, 단어, 텍스처 등을 명시하여 결과의 품질을 향상시키는 기법입니다.
문항 06

대화 전체의 기본적인 지침이나 규칙, AI의 성격과 역할을 사전 정의하여 대화 내내 유지되도록 설정하는 프롬프트 영역은?

  1. 유저 프롬프트 (User Prompt)
  2. 시스템 프롬프트 (System Prompt)
  3. 어시스턴트 프롬프트 (Assistant Prompt)
  4. 컨텍스트 프롬프트
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정답: 2번
시스템 프롬프트(System Prompt)는 모델의 최상위 가이드라인 및 페르소나, 금지 사항을 결정하는 근본 지침입니다.
문항 07

원하는 결과물(예: 보고서 완결본)을 입력한 뒤 AI에게 "이러한 결과물을 도출하기 위해 필요한 최적의 프롬프트를 역으로 작성해 줘"라고 요청하는 기법은?

  1. 역프롬프팅 (Reverse Prompting)
  2. 멀티턴 프롬프팅
  3. 셀프 레프렉션
  4. 퓨샷 프롬프팅
정답 및 상세 해설 보기
정답: 1번
결과물로부터 역으로 최적 지시문을 생성해내는 기술을 역프롬프팅(Reverse Prompting)이라고 합니다.
문항 08

AI가 생성한 답변의 오류나 부자연스러운 부분을 스스로 검토하고 스스로 개선된 최종 답변을 다시 내놓도록 유도하는 프롬프트 기법은?

  1. 자기 반성 / 자기 성찰 (Self-Correction / Self-Reflection)
  2. 제로샷 프롬프팅
  3. 원샷 프롬프팅
  4. 파라미터 튜닝
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정답: 1번
AI에게 자신의 출력을 스스로 평가(Critique)하고 교정하도록 요청하는 Self-Reflection 기법입니다.
문항 09

단 한 번의 입력으로 답변을 완료하기보다 대화를 여러 차례 주고받으며(Multi-turn) 답변을 정제해 나가는 프롬프트 접근법은?

  1. 싱글턴 대화
  2. 대화형 / 대화 단계별 탐색 (Multi-turn Prompting)
  3. 일괄 처리 프롬프팅
  4. 정적 프롬프팅
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정답: 2번
피드백과 연쇄 질의를 통해 완성도를 높이는 다중 대화(Multi-turn) 프롬프팅 방식입니다.
문항 10

CoT 기법에서 한 걸음 더 나아가 동일한 질문에 대해 여러 개의 추론 경로를 생성한 뒤 가장 다수결로 선택된 정답을 채택하는 기법은?

  1. 자기 일관성 (Self-Consistency)
  2. 제로샷 러닝
  3. 단일 경로 추론
  4. 역프롬프팅
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정답: 1번
Self-Consistency 기법은 다양한 솔루션 경로를 샘플링하여 가장 일관성 높은 최종 결과를 도출합니다.
문항 11

프롬프트 구성 시 "다음 보고서 요약본은 반드시 마크다운 표(Table) 형식으로 200자 이내 작성할 것"이라는 지시문은 어떤 요소에 해당하는가?

  1. 역할 부여 (Role)
  2. 출력 형식 및 제약 조건 (Format / Constraint)
  3. 백그라운드 맥락 (Context)
  4. 페르소나 지정
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정답: 2번
결과물의 레이아웃, 글자 수, 구조 등을 제어하는 부분은 출력 형식 및 제약 조건(Format & Constraint)입니다.
문항 12

프롬프트 작성 시 악의적인 목적으로 AI의 안전 가이드라인이나 악성 행동 제한 설정을 우회하여 원치 않는 답변을 유도하는 공격 행위는?

  1. 프롬프트 탈옥 (Jailbreaking) / 프롬프트 인젝션
  2. 프롬프트 최적화
  3. 퓨샷 학습
  4. CoT 기법
정답 및 상세 해설 보기
정답: 1번
AI의 안전 장치를 우회하는 보안 위협 행위를 프롬프트 탈옥(Jailbreaking) 또는 프롬프트 인젝션(Injection)이라고 합니다.
문항 13

프롬프트 지시문 작성 시 "이것을 하지 마라"라는 금지형 표현보다 "이것을 해라"라는 긍정형 지시문이 추천되는 이유로 알맞은 것은?

  1. AI는 부정문의 의미나 범위를 제대로 인식하지 못하고 금지 단어 자체에 어텐션이 쏠릴 수 있기 때문에
  2. 부정문을 쓰면 토크나이저 연산 속도가 감소하므로
  3. 부정문은 무조건 시스템 오류를 일으키므로
  4. 부정문을 쓰면 생성 AI의 토큰 한도(Context Window)가 줄어들기 때문에
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정답: 1번
LLM은 금지 키워드 자체에 집중할 위험이 있어, 수행해야 할 명확한 목표 행위(긍정문)를 지정하는 것이 훨씬 효과적입니다.
문항 14

프롬프트 엔지니어링 시 지시문과 본문 데이터를 명확히 분리하기 위해 구문 구분 기호(Delimiter)로 흔히 활용되는 기호가 아닌 것은?

  1. ``` (Triple backticks)
  2. """ (Triple quotes)
  3. ### (Triple hashes)
  4. && (Double ampersand)
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정답: 4번
지시문과 본문 영역을 구분하기 위해 따옴표, 백틱, 샵 기호 등을 구분 기호(Delimiter)로 많이 사용합니다.
문항 15

퓨샷(Few-shot) 프롬프팅 작성 시 입력하는 예시(Example)의 개수로 가장 보편적이고 효율적인 범위는?

  1. 1개 ~ 5개 내외
  2. 100개 이상
  3. 50개 ~ 80개
  4. 0개 필수
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정답: 1번
퓨샷 프롬프팅은 통상 1~5개 내외의 양질의 모범 예시만으로도 높은 패턴 인식률을 발휘합니다.
문항 16

다음 중 '역할(Role) 부여'의 구체적 예시로 가장 적절한 프롬프트 문장은?

  1. "결과를 마크다운 표로 정리해 줘."
  2. "너는 20년 경력의 수석 데이터 분석가로서 답변해 줘."
  3. "글자 수는 최대 500자 이내로 작성해."
  4. "아래 문장을 영문으로 번역해."
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정답: 2번
AI에게 페르소나나 신분, 직책을 부여하는 지시문은 역할(Role) 설정에 해당합니다.
문항 17

복잡한 문제 해결을 위해 문제를 작은 단위의 하위 과제(Sub-task)로 나누어 순차적으로 해결하도록 프롬프트를 설계하는 기법은?

  1. 하위 작업 분해 (Task Decomposition)
  2. 제로샷 프롬프팅
  3. 온도 파라미터 튜닝
  4. 네거티브 튜닝
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정답: 1번
복잡한 태스크를 잘게 분해하여 처리하는 분해(Decomposition) 기법입니다.
문항 18

프롬프트 작성 시 대상 독자(Audience)를 "초등학생 수준에 맞추어 설명해 줘"라고 설정할 때 얻을 수 있는 가장 큰 이점은?

  1. 답변의 어휘 난이도와 설명 방식이 목적에 맞게 조정된다.
  2. AI의 처리 속도가 10배 빨라진다.
  3. 토큰 소비량이 전적으로 소멸한다.
  4. 환각 현상이 100% 제거된다.
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정답: 1번
타깃 독자(Audience)를 명시하면 사용 어휘와 문장 난이도를 맞춤형으로 제어할 수 있습니다.
문항 19

프롬프트에 외부 최신 문서나 DB 검색 결과를 실시간으로 주입하여 질문에 답변하도록 보완하는 기술을 지칭하는 약어는?

  1. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  2. CoT (Chain-of-Thought)
  3. RLHF
  4. NLP
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정답: 1번
RAG(검색 증강 생성)는 외부는 물론 실시간 지식을 프롬프트 맥락에 결합하여 환각을 방지하고 최신 답변을 얻는 기법입니다.
문항 20

좋은 프롬프트를 완성하기 위해 단번에 완벽한 프롬프트를 만드는 대신, 시도-측정-개선을 반복하는 과정을 무엇이라 하는가?

  1. 반복적 프롬프트 개선 (Iterative Prompt Engineering)
  2. 일회성 고정 설계
  3. 하드웨어 오버클럭
  4. 원샷 학습
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정답: 1번
프롬프트 엔지니어링은 지속적인 테스트와 개선을 거치는 반복적(Iterative) 프로세스입니다.
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