AI에게 “잘 물어보는 것”을 프롬프트 엔지니어링이라고 합니다. 처방전을 잘 써야 좋은 약이 나오듯, 프롬프트를 잘 써야 좋은 답이 나옵니다. 핵심 용어부터 익혀봅시다.

프롬프트 핵심 용어 정리

용어	설명	의료 예시
Zero-shot	예시 없이 바로 질문하는 방식	”이 증상의 감별 진단을 알려줘”
Few-shot	예시 2~3개를 먼저 보여주고 질문	”이런 형식으로 SOAP 노트를 써줘: [예시]“
Chain-of-Thought (CoT)	“단계별로 생각해줘”라고 요청해 추론 유도	”왜 이 진단이 맞는지 단계별로 설명해줘”
System Prompt	AI의 역할과 행동 방식을 정의하는 지시문	”당신은 내과 전공의를 돕는 AI입니다”
User Prompt	사용자가 실제로 입력하는 질문	”오늘 입원한 환자 요약해줘”
Temperature	답변의 창의성 조절 (0~1)	0: 항상 동일한 진단, 1: 다양한 가능성 탐색
Top-p	확률 상위 p%의 단어만 선택하는 방식	Temperature와 함께 답변 다양성 조절
Context	AI가 현재 대화에서 기억하는 전체 내용	이전 대화, 환자 정보, 지시사항 모두 포함

실전 프롬프트 예시

Zero-shot 방식:

이 환자의 감별 진단 3가지를 알려주세요.
[증상: 38.5도 발열, 기침, 흉통]

Few-shot 방식:

아래 형식으로 SOAP 노트를 작성해주세요.

예시)
S: 3일간 기침, 발열
O: T 38.2, 폐 수포음
A: 폐렴 의심
P: 항생제 처방

실제 케이스)
S: 2일간 두통, 목 경직

Chain-of-Thought 방식:

이 환자에게 어떤 항생제가 적합한지 단계별로 생각해주세요.
1단계: 감염 부위 파악
2단계: 예상 균주 확인
3단계: 항생제 선택

어떤 방식을 언제 써야 할까

✅ 간단한 질문 → Zero-shot으로 충분합니다.

✅ 형식이 중요한 문서 작성 → Few-shot으로 예시를 먼저 보여주세요.

✅ 복잡한 임상 추론 → CoT로 단계별 사고를 유도하세요.

❌ Temperature를 1로 설정하면 의료 정보가 부정확해질 수 있습니다. 임상 용도는 0.2~0.4를 권장합니다.

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더 알고 싶다면

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