AI를 나만의 비서로: GPTs 커스터마이징의 핵심, 시스템 프롬프트와 지식 베이스 파헤치기

최근 인공지능 기술은 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 개개인의 필요와 업무 스타일에 맞춰 스스로를 변화시키는 단계에 이르고 있습니다. 그 대표적인 예가 바로 OpenAI의 ChatGPT에서 제공하는 'GPTs' 기능인데요, GPTs는 사용자가 특정 목적에 맞게 ChatGPT를 맞춤 설정할 수 있고, 많은 사람들이 사용하고 있습니다.

하지만 GPTs를 처음 접하는 많은 분들은 '이름 설정', '설명 작성', '시작 대화 문구 지정' 등 겉으로 드러나는 설정에 집중하기 쉽습니다. 물론 이러한 요소들도 중요하지만, GPTs의 진정한 성능과 차별화된 능력은 그 내면에 숨겨진 시스템 프롬프트(Instructions)와 지식 베이스(Knowledge) 설정에서 비롯됩니다. 이번 글에서는 이 두 가지 핵심요소를 중심으로 GPTs를 어떻게 효과적으로 설정할 수 있는지 다루고자 합니다.

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GPTs 설정, 껍데기와 알맹이 구분하기

GPTs를 만들 때 사용자는 크게 두 가지 영역에서 설정을 진행합니다.

만들기 (Create) 탭 (대화형 설정):

• 이름, 설명, 시작 대화 문구 등을 AI와 대화하며 설정합니다.

• 사용자와의 상호작용을 통해 설정을 추천받거나 조정하는 방식입니다.

• 주로 GPTs의 정체성과 사용자 경험(UX)에 관련된 겉모습에 해당합니다.

구성 (Configure) 탭 (직접 설정):

• 지침 (Instructions, 시스템 프롬프트): AI가 따라야 할 근본적인 규칙, 역할, 목표, 응답 방식 등을 텍스트로 직접 입력합니다.

• 지식 (Knowledge): AI가 참고할 특정 문서나 데이터를 업로드합니다.

• 기능 (Capabilities): 웹 브라우징, DALL-E 이미지 생성, Code Interpreter 사용 여부 등을 설정합니다.

GPTs의 핵심: 시스템 프롬프트(Instructions)와 지식 베이스(Knowledge)

그렇다면 시스템 프롬프트와 지식 베이스는 정확히 무엇이며, 어떤 역할을 할까요?

시스템 프롬프트 (Instructions)

시스템 프롬프트는 사용자가 GPTs에게 내리는 숨겨진 규칙과 지침의 집합입니다. 사용자가 직접적인 질문을 하기 전에 AI에게 먼저 전달되는 배경 정보이자 기본 설정값으로, AI는 이 시스템 프롬프트를 기반으로 사용자의 요청을 해석하고 응답을 생성합니다. 세부적으로 설정할 수 있는 사항은 아래와 같습니다.

• 페르소나 설정: AI가 어떤 역할을 수행할지 정의합니다. (예: 전문 기술 분석가, 창의적인 스토리 작가, 친절한 초보자 가이드)

• 응답 스타일 제어: 응답의 길이, 톤앤매너(격식/비격식, 유머러스/진지), 사용 언어 수준(전문 용어 사용 여부) 등을 제어합니다.

• 제약 조건 설정: 특정 주제에 대해 이야기하지 않도록 하거나, 응답에 포함해서는 안 되는 내용을 지정하는 등 안전 장치 역할을 합니다.

• 목표 정의: AI가 사용자의 요청을 처리할 때 궁극적으로 달성해야 할 목표를 명시하여, 결과의 품질과 방향을 일관되게 유지합니다.

• 작업 절차 지정: 복잡한 작업을 처리해야 할 경우, 단계별 수행 절차를 명시하여 AI가 일관되고 정확하게 작업을 완료하도록 유도합니다.

시스템 프롬프트 작성법: AI 성능 향상을 위한 실용적 접근

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지식 베이스 (Knowledge)

지식 베이스는 사용자가 직접 업로드한 문서 파일(PDF, Word, 텍스트 파일 등)의 모음입니다. AI는 사용자의 질문에 답변하거나 특정 작업을 수행할 때, 이 지식 베이스에 포함된 내용을 영속적으로 참고할 수 있으며 아래의 역할을 합니다.

• 최신 정보 제공: AI의 기본 학습 데이터는 특정 시점까지의 정보만 포함하고 있습니다. 지식 베이스를 통해 최신 데이터나 모델 학습 이후에 발생한 사건에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.

• 특정 도메인 지식 활용: 특정 산업, 회사 내부 규정, 개인적인 문서 등 AI의 기본 학습 데이터에는 없는 전문적이거나 사적인 정보를 활용하여 답변의 깊이와 정확성을 높일 수 있습니다.

• 정보의 근거 제시: AI가 답변을 생성할 때 지식 베이스 내의 특정 문서나 내용을 참조하게 함으로써 답변의 신뢰도를 높일 수 있습니다.

• 환각(Hallucination) 방지: AI가 사실과 다른 정보를 생성하는 현상인 '환각'을 줄이는 데 도움이 됩니다. 지식 베이스에 기반하여 답변하도록 유도하면 AI는 불확실한 내용을 지어내기보다 제공된 정보 내에서 응답하려 합니다.

효과적인 GPTs 커스터마이징을 위한 종합 팁

결론적으로, 강력하고 유용한 나만의 GPTs를 만들기 위해서는 시스템 프롬프트와 지식 베이스 설정에 가장 많은 공을 들여야 합니다.

1. 목표 명확화: 가장 먼저 이 GPTs가 무엇을 위해 사용될지, 어떤 문제를 해결해 줄지 목표를 명확히 정의합니다.

2. 시스템 프롬프트 설계: 정의된 목표에 맞춰 AI의 페르소나, 응답 방식, 제약 조건 등을 시스템 프롬프트에 상세하게 작성합니다.

3. 지식 베이스 준비: 필요한 외부 정보가 있다면, 관련성이 높고 잘 정리된 문서들을 준비하여 업로드합니다. 시스템 프롬프트에서 이 지식을 어떻게 활용해야 할지 지침을 추가합니다.

4. 반복적인 테스트 및 수정: 실제 사용자와 같은 입장에서 GPTs와 대화해보고, 원하는 결과가 나오지 않으면 시스템 프롬프트와 지식 베이스 설정을 계속 수정하고 개선합니다.

GPTs는 이러한 '알맹이' 설정을 통해 비로소 나만의 전문적인 AI 도구로 거듭날 수 있습니다. 표면적인 설정보다는 핵심적인 시스템 프롬프트와 지식 베이스 설정에 집중하는 것이 성공적인 GPTs 커스터마이징의 지름길입니다.

다만, 현재 ChatGPT에서 GPTs를 만들고 사용하려면 유료 구독(ChatGPT Plus 등)이 필요하다는 제한이 있습니다. 하지만 시스템 프롬프트를 설정하고, 외부 지식을 활용하며, 다양한 AI 모델의 특성을 탐구하는 과정 자체는 AI 활용 역량을 키우는 데 매우 중요합니다.