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AI 보고서 작성 시 '사실'과 '의견'을 분리하는 프롬프트 구조
모델의 환각이나 불분명한 근거를 방지하기 위한 구조화 프롬프트. 보고서 자동화 파이프라인 구축 시 바로 적용 가능.
요약
AI 리포트 생성 시 사실과 의견이 뒤섞이는 문제를 해결하기 위해 정보를 4개의 명확한 섹션으로 구분하는 프롬프트 구조가 공유되었다. 핵심은 'What the data shows(사실)', 'What is likely but not certain(추론)', 'What is missing(결측치)', 'Recommendations(제안)'으로 결과물을 엄격히 분리하는 것이다. 특히 'What the data shows' 섹션에는 제공된 자료에 명시된 내용만 포함하고 출처 줄 번호를 기재하게 하여 정보의 신뢰도를 높였다. 불확실한 내용은 추론이나 결측치 섹션으로 분류하게 강제함으로써 AI가 확신에 차서 잘못된 판단을 내리는 할루시네이션 현상을 방지한다. 제안 섹션은 반드시 첫 번째 섹션의 사실과 연결하도록 설계하여 리포트의 논리적 정합성을 확보했다.
AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.
원문 제목 Here's the prompt structure I use so an AI report generator stops mixing facts with opinions
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