RAG 시스템에서 검색된 데이터가 아무리 훌륭해도, 이를 최종 답변으로 가공하는 **프롬프트
엔지니어링(Prompt Engineering)**이 정교하지 못하면 AI는 엉뚱한 대답을 할 수 있습니다. RAG의 정확도를 극대화하여 '환각 현상'을 방지하는 핵심 기법들을 정리해 드립니다.

RAG의 완성도를 결정하는 프롬프트 엔지니어링 핵심 기법

1. 역할 부여 (Persona Prompting)

AI에게 특정 분야의 전문가라는 정체성을 부여하면 답변의 톤과 정확도가 향상됩니다.

• 기법: "당신은 행정 법률 전문 상담사입니다. 제공된 조례를 바탕으로 시민들에게 친절하고 정확하게 안내하십시오."
• 효과: 일관성 없는 답변을 방지하고 전문적인 용어 선택을 유도합니다.

2. 제약 조건 설정 (Constraint Setting)

RAG에서 가장 중요한 것은 **"모르는 것을 모른다고 말하게 하는 것"**입니다.

• 기법: "반드시 제공된 [컨텍스트] 내의 정보만을 바탕으로 답변하십시오. 답변을 위한 정보가 부족하다면 추측하지 말고 '확인 가능한 자료가 없습니다'라고 답하십시오."
• 효과: AI가 지식을 지어내는 할루시네이션(Hallucination)을 원천 차단합니다.

3. 구조화된 지시 (Structured Prompting)

질문과 근거 데이터를 명확히 구분하여 AI가 혼란을 느끼지 않게 합니다. 구분자(Delimiter)를 사용하는 것이 핵심입니다.

기법: ```text

컨텍스트 (참고 자료)

${retrieved_chunks}

사용자 질문

${user_query}

답변 지침

1. 제공된 컨텍스트에서 답변을 찾으세요.
2. 답변의 마지막에 인용된 문서의 제목을 명시하세요.

4. CoT (Chain of Thought: 생각의 사슬)

AI에게 바로 정답을 내놓으라고 하기보다, 단계별로 추론하는 과정을 거치게 합니다.

• 기법: "답변을 내놓기 전, 제공된 자료에서 질문과 관련된 핵심 문장을 먼저 추출한 뒤, 그 문장들을 종합하여 최종 답변을 작성하세요."
• 효과: 복잡한 규정이나 수치가 포함된 문서에서 논리적 오류를 줄여줍니다.

5. 예시 제공 (Few-shot Prompting)

답변의 형식이나 스타일을 지정하고 싶을 때 몇 가지 예시를 미리 보여줍니다.

• 기법: "질문: 유급 휴가는 며칠인가요? /
  답변: 규정 제12조에 의거하여 연간 15일입니다. 이와 같은 형식으로 다음 질문에 답하세요."
• 효과: 사용자가 원하는 특정한 답변
  포맷(JSON, 리스트 등)을 정확하게 출력하도록 유도합니다.

RAG 전용 프롬프트 아키텍처 예시

실제 시스템에 적용되는 프롬프트는 아래와 같은 구조를 가집니다.

[시스템 프롬프트] 당신은 사내 지식 기반
챗봇입니다. 아래 제공되는 **[문서]**의 내용을 신뢰할 수 있는 유일한 근거로 사용하여 답변하십시오.

[문서] {검색된 벡터 데이터 조각들}

[지침]

1. 답변은 한국어로 정중하게 작성하세요.
2. 문서에 직접적인 언급이 없는 내용은 절대로 답변하지 마세요.
3. 답변의 신뢰도를 위해 참고한 문서 번호를 (출처: 문서1) 형식으로 표기하세요.

[질문] {사용자의 실제 질문}

비즈니스 관점에서의 가치

프롬프트 엔지니어링은 단순히 '말을 잘 거는 기술'이 아니라, 기업의 정책과 가이드라인을
AI 서비스에 이식하는 과정입니다. 잘 설계된 프롬프트는 다음과 같은 효과를 줍니다.

• 브랜드 일관성: 기관이나 기업의 공식적인 말투를 유지합니다.
• 리스크 관리: 민감한 정보나 답변하기 곤란한 주제에 대해 정해진 매뉴얼대로 대응하게 합니다.
• 비용 절감: 불필요한 장황한 설명을 줄여 API 토큰 사용량을 최적화합니다.

[allsend.kr 기술 인사이트] 프롬프트 엔지니어링은 RAG 시스템의 '입술'과 같습니다. 데이터라는 근육이 아무리 좋아도 입술이 제대로 움직이지 않으면 정확한 의사소통이 불가능합니다. 저희는 최적화된 프롬프트 설계를 통해 가장 신뢰할 수 있는 AI 경험을 제공합니다.