Chat GPT Prompt 최적화 방법 3 : Multi Persona

 

muti persona

 

두개 이상의 페르소나 

원하는 결과를 위해서 GPT에게 직업이나 성격에 대한 지정을 해주는 페르소나 기법은 동시에 두개 이상을 활용할 수 있다. 이 또한 원하는 대화나 상황을 위해서 설정하게 되는 것이다. 
그렇다면 어떤 상황에서 두개 이상의 페르소나가 필요할까. 
우선은 논쟁이 되는 상황을 가정해 볼 수 있다. 야식을 주문하려고 하는데 의견이 갈리는 상황을 가정해보면 아래와 같은 대화가 생길 수 있으며 여기서 전제한 가정은 3가지 이다.
- 두명이 대화를 하고 있으며 그 두명은 의견이 다르다.
- 각자의 의견 지정 

- 두며의 대화 횟수 지정

갈등대화 예시

대화의 활용

대화의 상황을 지정하고 끝내는 것으로는 대본으로 활용을 할 수 있는 방식이 될 것이다. 대본으로 활용을 한다면 보다 더 자세한 상황과 캐릭터의 성격을 입려해서 보다 원하는 내용이 출력될 수 있도록 할 수 있을것이다. 
대본 등으로 활요하지 않는다면 둘의 대화 내용을 요약해 볼 수 있다. 

 

전체 글의 양은 비슷할 수 있지만 보다 가독성이 좋게 요약할 수 있다. 상반되는 의견에 대한 요약 기능이다. 
이런 기능을 어디에 활용할 수 있을까.
 - 신제품 출시에 대한 우려사항에 대한 정리를 할 있다.

 - 기획하는 프로젝트의 보완점에 대해서 찾아볼 수 있다. 프로젝트를 만드는 사람은 실제로 부족한 점에 대한 비판적ㅇ인 사고가 힘들어질 수 있는데 LLM을 사용한다면 부족한 점이나 반대의견을 찾아볼 수 있다. 이때 페르소나의 부여를 기술적인 전문가, 프로세스의 전문가, 상황을 반대해야만 하는 동료 직원 등으로 다양하게 설정할 수 있다. 
 - 개선 방향에 대한 합리적인 논의를 해볼 수 있다. 

 

정리 양식의 지정 

각자의 논의 내용을 단순하게 요약할 수 있고 이 결과를 다른 양식으로도 만들 수 있다.

예시의 대화 내용이 길지는 않지만 보고서 양식으로 정리를 한다면 위와 같이 될 수 있다. 양식은 필요한 양식으로 지정을 하면되며 치킨 논쟁의 경우, 대화의 양이 5개로 제한적이라 보고서도 간단하게 나오지만 논쟁의 내용이 긴 경우에는 아주 효과적으로 사용할 수 있을 것이다. 추가로 논쟁의 주제가 익숙하지 않은 분야의 경우에도 LLM을 활용하면 요약까지는 어렵지 않게 할 수 있게 된다. 

 

 

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Chat GPT Prompt 최적화 방법 2 : Persona

 

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