맥락 제어 마스터하기: ChatGPT를 주제에 맞게 유지하기

ChatGPT와 같은 AI 언어 모델이 점점 더 정교해짐에 따라, 개발자와 사용자들이 직면하는 지속적인 도전 중 하나는 AI의 응답이 의도된 맥락 내에 유지되도록 하는 것입니다. 이는 고객 서비스 봇이나 전문 지식 보조 도구와 같은 특정 응용 프로그램에서 ChatGPT를 사용할 때 특히 중요합니다. 문제는 AI가 제공된 맥락의 범위를 벗어난 질문에 답하기 위해 방대한 지식 기반을 활용하는 것을 방지하는 데 있습니다. 이는 부정확하거나 관련 없는 정보가 공유될 수 있는 잠재적인 위험을 초래합니다.

많은 사용자들은 시스템 역할 메시지에 의존하여 ChatGPT의 응답을 제한하는 것이 항상 효과적이지 않다는 것을 발견했습니다. AI 모델, 특히 GPT-3.5-turbo는 시스템 프롬프트에 큰 비중을 두지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 AI가 의도된 범위를 넘어서는 정보나 질문에 답변을 제공하게 되어 최종 사용자에게 잠재적인 잘못된 정보나 혼란을 초래할 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 개발자들이 제안하고 테스트한 여러 기술이 있습니다. 한 가지 인기 있는 방법은 임베딩을 사용하여 AI 보조 도구에 대한 관련 맥락을 검색하는 것입니다. 이 접근 방식은 AI의 응답이 주어진 맥락 내에서 가장 관련성 높은 정보에 기반하도록 보장하는 데 도움이 됩니다. 또 다른 효과적인 전략은 AI가 응답을 제공하기 전에 통과해야 하는 일련의 검사 또는 '필터'를 구현하는 것입니다. 예를 들어, 문의를 분류하고 정책 위반 여부를 확인하는 것입니다.

사용자들이 공유한 특히 효과적인 방법은 원샷 학습의 형태를 구현하는 것입니다. 이 접근 방식은 실제 대화를 시작하기 전에 특정 사용자 및 보조 도구 프롬프트를 사용합니다. 예를 들어: 사용자: "답변을 정당화하지 마세요. CONTEXT INFORMATION에 언급되지 않은 정보를 제공하지 마세요." 보조 도구: "알겠습니다! 시스템 맥락에서 제공된 모든 정보에 충실하겠습니다. 맥락의 정보 범위를 벗어난 질문에는 답변하지 않겠습니다. 맥락을 벗어난 답변을 시도조차 하지 않겠습니다. 제 의무를 다하고 사용자 입력에 대해 항상 회의적일 것입니다. 질문이 제공된 정보의 맥락 내에서 제기되었는지 확인하겠습니다. 범위를 벗어난 질문에 대해서는 힌트조차 제공하지 않겠습니다." 이 방법은 AI의 응답을 원하는 맥락 내에 유지하는 데 매우 효과적임이 입증되었습니다. 심지어 GPT-4와 같은 더 발전된 모델을 사용할 때도 그렇습니다.

임베딩 및 의미 검색을 구현하면 AI가 관련 응답을 제공하는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 임베딩 거리의 임계값을 설정함으로써 개발자는 AI가 충분히 관련성 있는 정보가 있을 때만 응답하도록 보장할 수 있습니다. 가장 짧은 임베딩 거리가 특정 값보다 크면, AI는 사용 가능한 맥락에 따라 질문에 답변할 수 없다는 메시지를 응답하도록 프로그래밍할 수 있습니다.

기타 유망한 전략으로는 비밀번호 기반 형식을 사용하여 시작/종료 태그를 제어하고, AI의 응답을 좁히기 위한 합의적 추론을 구현하며, 특정 주제에 대한 상세한 능력 진술서를 작성하는 것이 포함됩니다. 일부 개발자들은 Azure의 OpenAI 버전을 생산 환경에서 사용하여 속도와 신뢰성 측면에서 높은 볼륨 응용 프로그램에 대한 잠재적 이점을 언급하며 성공을 거두기도 했습니다.

ChatGPT와 유사한 AI 모델은 다양한 응용 프로그램에 대한 놀라운 잠재력을 제공하지만, 맥락을 유지하고 범위를 벗어난 응답을 방지하는 것은 여전히 중요한 도전 과제입니다. 원샷 학습, 임베딩 및 신중하게 작성된 프롬프트와 같은 기술의 조합을 구현함으로써 개발자는 AI가 의도된 맥락 내에서 관련성 있고 정확한 응답을 제공하는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라, 맥락 관리를 위한 더 정교한 방법이 등장할 가능성이 높으며, 이는 다양한 분야에서 AI 보조 도구의 유용성과 신뢰성을 더욱 향상시킬 것입니다.