김규학
김규학
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[8기 프롬프트] Question Refinement Pattern과 Cognitive Verifier Pattern 연계를 통한 새로운 분야 접근


안녕하세요. 일이 겹치고 겹쳐 너무 바빴던 저번 주를 보내고, 밤 늦게 부랴부랴 글을 작성하고 있습니다. 오늘 보름이라 그런지 달이 둥그렇고 참 예쁘군요.


각설하고, 이번 진도에서 배운 것 중 가장 효과적이라 느꼈던 2가지 패턴을 중점적으로 활용해 보았습니다.

  • The Question Refinement Pattern (구체화)

  • The Cognitive Verifier Pattern (세분화)


이 2가지 패턴은 특히 새로운 분야에 대해 질문할 때, 단시간에 효과적이고 효율적으로 Promt를 고도화 할 수 있는 방안입니다. 그리고 두 가지 패턴을 연계하여 활용하면 시너지가 엄청납니다. 우선 제가 이해한 두 패턴에 대해 간략히 설명해 보겠습니다.

이론: Question Refinement Pattern, Cognitive Verifier Pattern

  1. 출발지, 목적지 설정(Question Refinement Pattern, 질문 구체화)
    어떤 것을 알고 어떤 것을 모르는 지 그것조차 모를 만큼 지식이 부족한 분야에선 첫 출발이 가장 막막합니다. 내가 지금 어디에 있고, 어디로 가야 할지 모르기 때문입니다. 바로 이때, Question Refinement Pattern를 사용하여 “출발지”와 “목적지”를 설정합니다.
    Question Refinement Pattern는 포괄적인 한 가지 질문에서 구체적이고 특정한 방향성을 가진 질문 여러 개를 제시해줍니다. 사용자는 그 질문들 중에서 자신이 정말 원하는 목표를 찾아낼 수 있습니다. 물론, 그 많은 질문들을 해결하는 것이 목표가 될 수도 있습니다.
    여기서 가장 중요한 점은 나의 출발지, 최초 의문을 다시 생각해 볼 수 있는 기회를 갖는 것 그리고 나의 목적지, 최종적으로 알고 싶은 것을 구체화 하는 것입니다.

  2. 네비게이션 경로 안내(Cognitive Verifier Pattern, 질문 세분화)
    출발지와 목적지를 설정했다면, 이제 어느 길로 갈 것인지 행동으로 옮기기 위한 지도(길 안내)가 필요하겠죠. 가끔 길을 아예 잘못 들거나 좋은 길을 두고 굽이굽이 산길을 갈 수도 있습니다. 그리고 이 때, Cognitive Verifier Pattern이 “네비게이션”이 되어 길을 안내합니다.
    Cognitive Verifier Pattern는 질문을 세분화하여 특정한 요소를 고려한 여러 질문을 제시해줍니다. 사용자는 그 질문들을 통해 목표에 대해 다양한 측면을 고려하고, 효과적이고 효율적인 신뢰도 높은 방법들을 얻을 수 있습니다.
    여기서 중요한 점은 신뢰도 높은 행동 지침을 얻을 수 있다는 것입니다.

짧게 요약하자면, 앞선 패턴은 넓은 지도에서 한 점을 찍는 것이라면, 다음 패턴은 그 지점을 확대하는 행위입니다. 이 두 가지 패턴을 연계하여, 구체적인 목표와 그것에 도달하기 위한 행동을 정할 수 있습니다.


이론 활용 예시: 뛰어난 연출의 이미지 생성 Promt 작성

생각을 정리하고, 요즘 관심이 생긴 이미지 생성에 대한 Promt를 고도화 해보았습니다. 저는 특히 이미지의 연출적인 부분에서 퀄리티를 높이고 싶었습니다. 하지만 저는 연출의 ‘ㅇ’도 모르는 공돌이. 앞서 말씀드린 패턴들을 활용해 보았습니다. 중간에 짧게 Persona Pattern도 곁들여 Promt를 작성해 보았습니다.


  1. 출발지, 목적지 설정(The Question Refinement Pattern, 질문 구체화)

    Question Refinement Pattern을 통해 다음 질문을 다듬어 달라고 요청하였습니다. “극적인 두 남자의 이미지를 그리고 싶으며, 이미지의 연출 측면에서 강조를 하는 방법이 무엇인가?”
    그랬더니 GPT는 연출의 몇 가지 사항(구도, 캐릭터의 표정 등)을 물어보았습니다. 그러나 아직 이미지를 구성하기엔 세부 사항이 부족한 것이 느껴집니다.

  2. 네비게이션 경로 안내(The Cognitive Verifier Pattern, 질문 세부화)

    이후 Cognitive Verifier Pattern을 사용해서 질문을 세분화 하도록 지시하였습니다.
    그랬더니 확실히 세부적인 연출에 대해 언급을 하는 모습입니다. 특히 구도의 각도와 방향에 대해 묻는 질문을 보고 만족스러웠습니다.

  3. 자동화(Persona Pattern)

    세계적인 감독, 연출가라는 Persona를 설정하고 위 질문들에 대해 답변을 하도록 했습니다. 스토리텔링부터 디테일한 의상, 두 캐릭터의 구도 등 자세히 묘사를 해주었습니다.

  4. 요약 및 변환

    앞 단계에서 작성된 Promt를 DALL-E에게 다 넣기에는 너무 방대하였습니다. 그 때, 강의 내용 중 요약하는 것 또한 중요하다는 말이 생각이 나서, 이미지 구성에서 가장 중요한 부분만 요약해서 이미지 생성을 위한 Promt로 변환해 달라고 요청했습니다. (이 과정 또한 추후 고도화 해볼 예정입니다.)

  5. 결과

    앞서 나온 Promt 그대로 그림을 생성해 달라고 요청했습니다.

▽ 위 과정을 통해 생성된 이미지


▽ Promt Engineering 없이 이미지 Promt 요청한 결과물

결과물을 비교해 보니 상당히 만족스러웠습니다. 제가 연출 쪽을 잘 모르지만 다양한 pattern을 활용한 위의 그림이 구도, 비율 등이 훨씬 낫다는 알겠습니다. 향후 지속적으로 발전시켜 보려고 합니다.


후기

이거 글을 쓰는 것부터 자동화를 해야겠습니다. 자세히 쓰고 싶은 마음에 이것 저것 생각하며 작성하다 보니 3시간은 넘게 쓰고 있었네요. 그래도 시간 가는 줄 모르고 즐겁게 작성했습니다. 앞으로 더욱 발전하는 스스로가 되길 바라며 글 마치겠습니다.


진도 인증합니다.



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1개의 답글

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