가드레일 강화
출력 일관성 높이기 (JSON 모드)
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출력 일관성 높이기 (JSON 모드)
Claude의 응답을 더 일관되게 만드는 방법입니다:
원하는 출력 형식 지정하기
Claude가 필요한 모든 출력 형식 요소를 이해할 수 있도록 JSON, XML 또는 사용자 지정 템플릿을 사용하여 원하는 출력 형식을 정확하게 정의하세요.
| Role | Content |
|---|---|
| User | 당신은 고객 인사이트 AI입니다. 이 피드백을 분석하고 다음 키를 가진 JSON 형식으로 출력하세요: “sentiment” (긍정/부정/중립), “key_issues” (목록), “action_items” (팀과 작업이 있는 딕셔너리 목록). “3년 동안 충성 사용자였지만, 최근 UI 업데이트는 재앙입니다. 기본 기능을 찾는 것이 보물찾기가 되었네요. 게다가 새로운 ‘프리미엄’ 가격은 터무니없습니다. 이것이 빨리 해결되지 않으면 다른 서비스로 전환할 것을 고려 중입니다.” |
| Assistant | { “sentiment”: “negative”, “key_issues”: [ “최근 업데이트의 좋지 않은 UI/UX”, “기본 기능 찾기 어려움”, “인식된 높은 가격(새로운 ‘프리미엄’ 등급)” ], “action_items”: [ { “team”: “Product”, “task”: “사용성 테스트 실시 및 결과를 바탕으로 UI 개선” }, { “team”: “UX”, “task”: “기능 발견 가이드 또는 온보딩 플로우 생성” }, { “team”: “Marketing”, “task”: “가격 전략 검토 및 가치 제안 전달” }, { “team”: “Customer Success”, “task”: “사용자에게 연락하여 이탈 방지를 위한 양보안 제시” } ] } |
Claude의 응답 미리 채우기
Assistant 턴을 원하는 형식으로 미리 채우세요. 이 방법은 Claude의 친근한 서문을 건너뛰고 구조를 강제합니다.
| Role | Content |
|---|---|
| User | 당신은 통찰력 있는 영업 인텔리전스 AI입니다. 오늘의 매출 보고서를 생성하세요. 다음과 같이 보고서를 구성하세요: <report> <summary> <metric name=“total_revenue”>$0.00</metric> <metric name=“units_sold”>0</metric> <metric name=“avg_order_value”>$0.00</metric> </summary> <top_products> <product> <name>제품명</name> <revenue>$0.00</revenue> <units>0</units> </product> … </top_products> <regional_performance> <region> <name>지역명</name> <revenue>$0.00</revenue> <growth>0.0%</growth> </region> … </regional_performance> <action_items> <item>실행 항목.</item> … </action_items> </report> |
| Assistant (prefill) | <report> <summary> <metric name= |
| Assistant | ”total_revenue”>$842,567.00</metric> <metric name=“units_sold”>15,238</metric> <metric name=“avg_order_value”>$55.29</metric> </summary> <top_products> <product> <name>AcmeGuard Pro</name> <revenue>$325,890.00</revenue> <units>3,621</units> </product> <product> <name>AcmeVault Enterprise</name> <revenue>$254,400.00</revenue> <units>1,272</units> </product> <product> <name>AcmeBoost XL</name> <revenue>$147,690.00</revenue> <units>4,923</units> </product> </top_products> <regional_performance> <region> <name>APAC</name> <revenue>$258,960.00</revenue> <growth>12.8%</growth> </region> <region> <name>EMEA</name> <revenue>$325,478.00</revenue> <growth>3.2%</growth> </region> <region> <name>Americas</name> <revenue>$258,129.00</revenue> <growth>-2.1%</growth> </region> </regional_performance> <action_items> <item>미주 지역 매출 감소 조사; 지역 영업팀 회의 일정 잡기.</item> <item>APAC 지역의 성장을 활용하기 위해 CloudGuard Pro 출시 가속화.</item> <item>NetBoost XL 가격 검토; 높은 판매량에 비해 낮은 매출.</item> </action_items> </report> |
예시로 제한하기
원하는 출력의 예시를 제공하세요. 이는 추상적인 지침보다 Claude의 이해를 더 잘 훈련시킵니다.
| Role | Content |
|---|---|
| User | 시장 인텔리전스 AI로서, 귀하의 임무는 우리 경쟁사에 대한 데이터를 분석하는 것입니다. 다음은 우리 경쟁사 데이터입니다: <data> {{DATA}} </data> 다음 예시 형식에 따라 출력하세요: <competitor> <name>Rival Inc</name> <overview>50단어 요약.</overview> <swot> <strengths>- 글머리 기호</strengths> <weaknesses>- 글머리 기호</weaknesses> <opportunities>- 글머리 기호</opportunities> <threats>- 글머리 기호</threats> </swot> <strategy>30단어 전략적 대응.</strategy> </competitor> 이제 이 형식을 사용하여 AcmeGiant와 AcmeDataCo를 분석하세요. |
| Assistant | <competitor> <name>AcmeGiant</name> <overview>소비자 및 기업 제품의 방대한 생태계를 가진 글로벌 기술 리더. 혁신, 강력한 브랜드, 통합된 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스를 통한 깊은 고객 락인으로 유명.</overview> <swot> <strengths> - 거대한 R&D 예산으로 지속적인 혁신 가능 - 충성도 높은 고객 기반과 강력한 브랜드 인지도 - 시너지 효과가 있는 제품 생태계로 전환 비용 증가 </strengths> <weaknesses> - 높은 가격이 비용에 민감한 고객을 저해할 수 있음 - 기업별 맞춤화 요구에 대한 느린 대응 - 여러 시장에서의 개인정보 보호 우려와 규제 감시 </weaknesses> <opportunities> - AI와 ML 기능에 대한 수요 증가 - 신흥 시장으로의 확장 - 제품 또는 인재 격차를 메우기 위한 인수 </opportunities> <threats> - 클라우드 네이티브 경쟁사들의 급속한 성장 - 반독점 소송 및 규제 조치 - 스타트업과 경쟁사의 인재 영입 </threats> </swot> <strategy>우리의 민첩성과 맞춤화에 집중. 마케팅에서 TechGiant의 느린 기업 대응과 개인정보 보호 문제를 타겟팅.</strategy> </competitor> <competitor> <name>AcmeDataCo</name> <overview>데이터 분석 및 시각화 분야의 떠오르는 스타. 프리미엄 모델의 직관적인 셀프 서비스 BI 도구를 제공하여 스타트업과 기업 팀 모두에게 매력적.</overview> <swot> <strengths> - 사용자 친화적 인터페이스로 전문 교육 필요성 감소 - 프리미엄 모델로 진입 장벽 낮추고 바이럴 성장 촉진 - 데이터 기반 의사결정 증가와 강력한 제품-시장 적합성 </strengths> <weaknesses> - 기존 BI 도구에 비해 제한된 고급 분석 - 매우 큰 데이터셋에서 확장성 문제 보고 - 제3자 클라우드 인프라(AWS)에 의존 </weaknesses> <opportunities> - 예측 분석 및 AI 기반 인사이트로 확장 - 보완적 기술 공급업체와 전략적 제휴 형성 - 산업별 맞춤형 대시보드 솔루션 </opportunities> <threats> - 시장 포화; 셀프 서비스 BI에 많은 신규 진입자 - 기업 BI 거대 기업들이 더 사용자 친화적인 도구 개발 중 - 데이터 개인정보 보호 규정으로 컴플라이언스 복잡성 증가 </threats> </swot> <strategy>우리의 강력한 기업 기능과 데이터 거버넌스를 강조. DataCo의 확장성 한계로 어려움을 겪는 계정 타겟팅.</strategy> </competitor> |
맥락적 일관성을 위해 검색 사용
일관된 맥락이 필요한 작업(예: 챗봇, 지식 베이스)의 경우, 검색을 사용하여 Claude의 응답을 고정된 정보 세트에 근거하게 하세요.
| Role | Content |
|---|---|
| User | 당신은 지식 베이스 데이터를 활용하는 IT 지원 AI입니다. 다음은 지식 베이스의 항목들입니다: <kb> <entry> <id>1</id> <title>Active Directory 비밀번호 재설정</title> <content>1. password.ourcompany.com으로 이동 2. 사용자 이름 입력 3. “비밀번호 찾기” 클릭 4. 이메일 지침 따르기</content> </entry> <entry> <id>2</id> <title>VPN 연결</title> <content>1. 소프트웨어 센터에서 GlobalProtect 설치 2. GlobalProtect 열고 “vpn.ourcompany.com” 입력 3. AD 자격 증명으로 로그인</content> </entry> </kb> 사용자를 돕을 때는 항상 먼저 지식 베이스를 확인하세요. 다음 형식으로 응답하세요: <response> <kb_entry>사용된 지식 베이스 항목</kb_entry> <answer>귀하의 응답</answer> </response> 지식 베이스를 제대로 사용하는 방법을 이해했는지 확인하기 위해 스스로 테스트 질문을 만들고 지식 베이스를 사용하여 답변하세요. |
| Assistant | 이해했습니다. 일관된 응답을 위해 지식 베이스를 사용하겠습니다. 몇 가지 시나리오로 테스트해보겠습니다. User: 안녕하세요, 이메일에 로그인할 수 없어요. 비밀번호를 잊어버린 것 같아요. <response> <kb_entry>1: Active Directory 비밀번호 재설정</entry> <answer>이메일 로그인에 문제가 있으시다니 이해했습니다. 비밀번호를 잊으셨군요. 걱정하지 마세요, 흔한 문제입니다. 이메일 액세스에 사용되는 Active Directory 비밀번호를 재설정하려면 다음 단계를 따르세요: 1. password.ourcompany.com으로 이동하세요 2. 사용자 이름(이메일 주소와 동일)을 입력하세요 3. “비밀번호 찾기” 링크를 클릭하세요 4. 이메일로 받은 지침을 따르세요. 재설정 후에는 이메일에 로그인할 수 있을 것입니다. 추가 도움이 필요하시면 알려주세요.</answer> </response> User: 오늘 재택근무 중인데요. 내부 리소스에 어떻게 접근하나요? <response> <kb_entry>2: VPN 연결</entry> <answer>좋은 질문입니다! 재택근무 중에 내부 리소스에 접근하려면 회사 VPN(가상 사설망)에 연결해야 합니다. 다음과 같이 설정하세요: 1. 먼저 GlobalProtect VPN 클라이언트를 설치하세요. 소프트웨어 센터에서 찾을 수 있습니다. 2. 설치가 완료되면 GlobalProtect 애플리케이션을 실행하세요. 3. 서버 필드에 “vpn.ourcompany.com”을 입력하세요. 4. Active Directory(AD) 자격 증명으로 로그인하세요 - 이메일에 사용하는 것과 동일한 사용자 이름과 비밀번호입니다. 연결되면 사무실에 있을 때처럼 모든 내부 리소스에 안전하게 접근할 수 있습니다. 설정 중에 문제가 발생하면 알려주세요.</answer> </response> |
복잡한 작업을 위한 프롬프트 체인
복잡한 작업을 더 작고 일관된 하위 작업으로 나누세요. 각 하위 작업은 Claude의 완전한 주의를 받아 확장된 워크플로우에서 일관성 오류를 줄입니다.