생성형AI 활용/Claude/AI답변엔진-Perplexity/교차검사AI

시간이 지나면서 생성형 AI 모델은 급격히 발전하여, 자연어 이해 능력과 다단계 추론 기능이 크게 개선되었습니다. 이러한 기술적 진보는 프롬프트 엔지니어링의 필요성을 점차 줄이는 중요한 변화 를 가져왔습니다. 과거에는 사용자가 원하는 답변을 얻기 위해 질문을 매우 세밀하게 구성해야 했습니다. 그러나 이제는 생성형 AI가 복잡한 질문도 스스로 논리적 단계를 나누어 추론하고 분석할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다. 예를 들어, "인서울 대학교들의 2025년도 대학입시 전형 중 2024년도와 비교해 달라진 점이나 새롭게 추가된 정책이 있는 학교들을 목록으로 만들어줘" 라는 복합적인 질문을 예로 들어 보겠습니다. 과거 생성형 AI에 적용한 프롬프트 엔지니어링 방식 과거의 생성형 AI는 이처럼 복잡한 질문을 한 번에 이해하기 어려웠기 때문에, 사용자는 질문을 여러 단계로 나누어 프롬프트를 작성해야 했습니다. 사용자는 각 부분의 정보를 세분화하여 AI에게 순차적으로 물어봐야 했습니다. 단계 1 : "2025년도 인서울 대학교의 대학 입시 전형 중 달라진 정책이 있는 학교들을 알려줘." 단계 2 : "그렇다면 2024년도의 정책과 비교해서 달라진 사항을 설명해줘." 단계 3 : "새롭게 추가된 정책이 있는 학교가 있는지 목록으로 보여줘." 이처럼 질문을 단계별로 분리하고, 각각의 질문에 구체적으로 답을 요구하는 방식이 필요했습니다. 프롬프트 엔지니어링 이 요구되는 이유는 AI가 논리적 추론을 자동으로 수행하지 못했기 때문입니다. 그래서 사용자가 직접 단계를 분해 하고 구체적인 조건을 명시 해야만 AI가 적절한 답변을 줄 수 있었습니다. 현재 생성형 AI의 방식: 자동화된 다단계 추론 현재의 AI는 복잡한 질문도 스스로 논리적 단계를 나누어 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 사용자는 과거처럼 질문을 나누거나 구체적으로 분리할 필요가 없습니다. 단순히 한 번의 질문으로도 AI가 자동으로 질문을 분석