프롬프트 엔지니어링 팁: LLM에 긴 글 대신 XML 태그로 지시사항 구조화하기

요약

AI 모델에 서술형으로 긴 지시를 내리면 모델의 어텐션 메커니즘이 흐트러져 지시 사항을 누락할 가능성이 높다. 실무에서 예측 가능하고 할루시네이션 없는 결과물을 얻기 위해서는 자연어 기반의 긴 프롬프트 대신 XML 태그를 활용한 구조화된 프롬프팅이 필수적이다. Claude와 GPT 같은 모델을 사용할 때 배경 정보, 타겟 독자, 참고 자료 등을 <context>와 같은 태그로 구분해 입력하면 모델이 지시 사항을 더 명확하게 분리하여 인식한다. 단순히 사람에게 말하듯 긴 글을 작성하는 방식에서 벗어나, 프롬프트를 엄격하게 영역별로 분리하는 구조화 작업을 실무에 적용해야 한다.

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