GPT로 재무데이터 정제하면서 알게 된 프롬프트 꿀팁 (feat. 체험기)
최근 3개월 동안 사내 재무 데이터 분석 프로젝트에 GPT를 열심히 굴리고 있는데, 처음엔 맨땅에 헤딩이었던 경험을 공유해 봅니다. 회사 비공개 데이터라 내용은 조금 바꿨어요.
1. 역할 부여만으로 부족하다. 예를 들어 'AI 재무 전문가로 행동해'보다는 '분기 보고서를 만드는 실무자다. 입력 데이터는 중간 가공물이다'처럼 맥락을 주면 결과가 훨씬 안정적이다.
2. 출력 형식을 먼저 정의해라. 그냥 '분석해줘' 하면 자연어로 장황하게 답이 온다. JSON 스키마나 마크다운 표를 먼저 제시하고, 그 틀에 맞춰서 채우라고 하면 파싱 비용이 반으로 줄었다.
3. 오류 수정을 한 번에 시키지 마라. 대신 오답 케이스를 5개 정도 모아서 '이 규칙들을 적용해 다시 계산해줘'라고 하면 재발률이 엄청 낮아진다.
특히 3번이 제일 도움됐습니다. 이제는 검토 시간이 거의 절반으로 줄었어요. 다들 비슷한 경험 있으면 댓글로 공유 부탁드립니다.
9 개의 답변
오 3번 진짜 신박하네. 나는 오답 나올 때마다 바로바로 고치라고 시켰는데 이렇게 모아서 한 번에 처리하는 건 생각도 못 했다
ㅇㅇ 2번이 제일 체감 큼. 출력 형식 지정 안 하면 GPT가 막 자기멋대로 산문으로 써서 파싱 개고생함
글쎄 난 GPT 버전이랑 모델에 따라서 결과 편차가 너무 커서 그런 팁이 큰 의미 없더라. 재무 데이터는 결국 사람이 재검토해야 하는 거 아니냐? AI를 너무 믿는 게 더 위험할 수도 있음
경험담 ㄱㅅ합니다. 특히 3번은 왜 그게 효과적인지 알 것 같아요. 오답 케이스 자체가 명시적인 피드백으로 작용하니까
출처 있음? 혹시 블로그나 깃헙에 정리해 둔 거 있으면 공유 좀 해주셈
저는 1번 맥락 주는 게 체감이 제일 컸어요. 역할만 주면 GPT가 갑자기 드라마틱한 AI 전문가 연기하면서 불필요한 설명을 늘어놓더라고요
이거 맞음ㅋㅋ 나도 파인튜닝 전에 프롬프트로 해결해보려고 이것저것 해봤는데 3번이 확실히 재발 방지에 도움 됐음
솔직히 3번은 좀 의문. 글쎄 오류 5개 모으는 게 생각보다 관리 포인트가 늘어나는 거 같은데 그냥 한 번에 수정 요청하는 게 더 빠르지 않나? 데이터 규모가 작아서 그럴 수도 있지만
JSON 스키마 먼저 주는 거 진짜 좋더라. 이거 하나로 파싱 코드 수정할 일이 확 줄었음. 나도 이 팁은 처음 알았네ㅋㅋ