데모 1 · 같은 질문, 다른 앞글
질문 "사과에 대해 알려줘."는 그대로 두고, 앞에 붙이는 글만 바꿔 보세요. 오른쪽 확률 막대가 실시간으로 재배치돼요.
AI에게 실제로 전송되는 글
답이 향할 방향의 확률
데모 3 · 프롬프트 조립하기
같은 질문에도 답이 갈 수 있는 갈래는 여러 개예요. 막연한 부탁 "여행 계획 좀 짜 줘."에 상황·역할·조건·예시 재료를 하나씩 얹어 보세요. 내가 원하는 갈래로 갈 확률이 눈에 띄게 올라가요.
AI에게 실제로 전송되는 글
답이 갈 수 있는 갈래
파란 갈래가 내가 원하는 답과 가까운 쪽이에요. 재료를 얹을수록 확률의 물줄기가 그쪽으로 굵어지고, 나머지 갈래는 옅어져요.
원하는 갈래로 갈 확률
핵심 개념
시뮬레이션에서 방금 본 것들, 궁금한 개념을 눌러 보세요
AI에게 전송되는 글 전체를 말해요. 질문만이 아니라 역할 지시, 예시, 붙여 넣은 자료, 이전 대화까지 모두 포함해요. AI는 이 글자들만 보고 다음 단어의 확률을 계산하니까, 프롬프트가 곧 AI가 아는 세상의 전부예요.
내 머릿속 상황은 프롬프트에 쓰지 않으면 존재하지 않는 정보예요. 데모 1에서 봤듯, 상황을 한 줄만 알려 줘도 원하는 방향의 확률이 확 올라가요. AI의 답이 엉뚱하다면 대부분 맥락을 덜 준 것이 원인이에요.
챗봇 회사가 전송 묶음 맨 앞에 붙이는 숨은 지시문이에요. 말투, 지켜야 할 규칙, 하지 말아야 할 일이 적혀 있어요. 같은 모델이라도 이 쪽지가 다르면 전혀 다른 성격의 챗봇처럼 보여요.
상황(내가 누구고 왜 묻는지), 역할(너는 ○○야), 조건(다섯 줄 이내로, 초등학생 눈높이로), 예시(이런 식으로)를 담아 보세요. 데모 3에서 조립해 봤듯 전부 원하는 답의 확률을 끌어올리는 장치예요. 계산의 비밀에서 본 "풀이 과정을 단계별로 보여 줘"도 같은 원리랍니다.