프롬프트엔지니어링 후기-COT부터 TOT까지, AI 사고를 설계하는

AI 개발과 활용의 표준적인 절차

 

 

오늘은 프롬프트 엔지니어링 수업의 5일차.

처음 이 강의를 들었을 땐 그저 AI에게 말 잘 거는 법 정도로 생각했지만,

이제는 AI의 '사고 흐름' 자체를 설계할 수 있는 기술자가 되어가는 기분이다.

이번 수업은 그간 배운 내용을 종합하면서도,

앞으로 더 정교한 프롬프트 설계를 위한 고급 기법들이 중심이 되었다.

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📌 복습부터 탄탄히 – 기본 프롬프트와 후카츠 기법

4일차까지의 학습 내용을 정리하면서 느낀 건, 기본이 탄탄해야 응용이 가능하다는 점이다.

 

1. Zero-shot, One-shot, Few-shot 프롬프트
AI에게 예시를 얼마나 주느냐에 따라 답변의 퀄리티가 달라진다.
단순히 예시 개수가 아니라, 맥락을 어떻게 잡아주느냐가 핵심이다.

 

2. 마크다운 시각화

"보기 좋으면 읽기도 쉽다"는 말처럼, 제목 정리, 구분선, 표 활용 등을 통해

AI에게도 구조를 알려주는 일종의 언어라는 걸 다시금 느꼈다.

 

3. 후카츠 기법
역할 설정과 조건 부여를 통해 정확도를 높이는 방식.
“너는 지금 10년차 인공지능 연구원이야” 같은 프레이밍은 단순 지시보다

AI의 사고를 훨씬 더 명확하게 유도한다.
복잡한 정보 구조를 처리할 때 특히 유용하며, 실무 적용 가능성이 높다.

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🧠 오늘의 핵심 – 사고를 만드는 프롬프트

5일차의 핵심은 단연 AI의 사고 흐름을 유도하고 정교하게 조직하는 기법들이다.

강사님께서 “이 부분은 시험 출제 가능성이 가장 높다”고 하셨을 정도로 중요한 파트였다.

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🔎 Chain of Thought(COT)

COT는 AI가 단순히 결과만 내는 것이 아니라,

중간 과정을 논리적으로 설명하도록 유도하는 방식이다.
예를 들어 "철수가 사과 3개를 갖고 있고 2개를 더 받은 후,

1개를 먹었다면 몇 개가 남았을까?"라는 문제에 AI가 곧바로 '4개'라고 답하기보다,

그 과정을 순차적으로 추론하도록 만드는 것이다.

이 방식은 문제 해결뿐만 아니라,

설득력 있는 문장 생성, 분석형 답변, 논리적 사고 훈련에도 매우 유용하다.

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🤖 Self-Consistency Sampling

샘플링하여 최종 결과를 선택한다. 이는 COT보다 한 단계 더 나아간 응용 방식이다.

 

1. AI가 여러 번 같은 문제를 생각해보고,

그중 가장 많이 나온 답변을 다수결 원칙으로 선택하게 만든다.

이건 마치 AI 속의 회의 같은 개념이다.

 

2. 다양한 사고 경로 중 자기 일관성이 높은 흐름을 선택하기 때문이다.

 

3. 정확도가 개선되어 진다.  오답률을 줄이고 정확성을 높이는 데 매우 효과적이다.

예시로 실습했던 문제에서, 단일 사고 흐름일 땐 틀린 답이 나오기도 했지만,

Self-Consistency를 적용하니 정답률이 눈에 띄게 높아졌다.

 

4. 일관성 있게 개선되어 진다. 일관된 결과를 선택하여 신뢰도가 증가된다.

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🧩 Plan-and-Solve(PS)

AI에게 먼저 문제 해결 계획을 세우게 하고, 그 다음에 문제를 푸는 방식이다.
예를 들어 “여행 예산을 짜줘”라는 프롬프트를 주면, AI가 먼저

• 계획: 교통비, 숙박비, 식비, 기타 항목을 나눔
• 해결: 각 항목별 예산 계산 → 최종 합산
  이렇게 단계적으로 처리하게 만든다.

이 방식은 특히 복잡한 작업이나 다중 조건이 있을 때 효과적이다.

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🌳 Tree of Thought(TOT)

가장 인상 깊었던 개념이다.
AI에게 문제 하나를 주고, 거기에 대해 여러 가지 ‘가지’를 뻗어나가며 다양한 사고 경로를 조직화한다.
그 각각의 가지를 'Thought'라고 하며,

• 생각 A: 이런 방식으로 접근해보기
• 생각 B: 전혀 다른 관점에서 접근
• 생각 C: 위험성을 고려한 접근
  등의 구조로 나뉘게 된다.

이는 특히 창의적 문제 해결이나 전략 기획, 콘텐츠 브레인스토밍에서 매우 유용했다.

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🎯 실습 시간 – AI 제목 짓기와 툴 활용

수업 후반부엔 직접 실습이 있었다.
이미지를 보고 AI가 제목을 만드는 ‘AI 제목 짓기’ 활동은 단순하지만 강력한 프롬프트 응용 실전이었다.

예시 : 이미지 제시	예시 : AI 프롬프트

 

이런 실습을 하며, AI의 문장 감각을 이끌어내는 프레이밍이 얼마나 중요한지를 체감했다.

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🔧 활용 가능한 AI 도구들

수업 말미엔 다양한 AI 도구를 소개받았다.

• 클로바노트: 음성파일을 텍스트로 변환해주는 네이버 기반 도구
• 릴리스 AI: 유튜브 영상 음성 요약
• 미드저니: 프롬프트로 이미지 생성
• Runway 러네이: 영상 편집 및 생성 가능
• Veo3AI: 구글 연동형 AI 영상 제작기
• OpenAI+소라: 영상 제작 기능 실습 가능

실제 실습해본 것은 클로바노트와 릴리스 AI로 당장 실질적으로 적용할 수 있다는 점이 가장 좋았다.

그외 도구들은 차츰 배워 나가게 될 것이라고 한다.

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✍️ 마무리 후기 – 프롬프트는 ‘언어’가 아니라 ‘설계도’

5일차 수업을 마치고 느낀 건, 프롬프트는 단순히 질문을 던지는 말이 아니라

AI의 사고 흐름을 설계하는 설계도라는 것이다.
이제 AI를 잘 쓰는 사람은, 질문을 잘하는 사람을 넘어 ‘질문을 전략적으로 설계하는

사람’이라는 걸 느낀 하루였다.

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