Promptify: LLM 구조화된 출력을 위한 프롬프트 엔지니어링 완전 가이드
⏱️ 예상 읽기 시간: 15분
GPT-3, GPT-4, PaLM과 같은 대규모 언어 모델(LLM)에서 구조화되지 않고 일관성 없는 출력에 지쳤나요? 학습 데이터나 모델 파인튜닝 없이 복잡한 NLP 태스크를 수행하고 싶으신가요? Promptify가 이러한 문제들을 해결해드립니다!
이 종합 튜토리얼에서는 지능적인 프롬프트 엔지니어링을 통해 LLM에서 구조화된 출력 생성을 가능하게 하는 강력한 파이썬 라이브러리인 Promptify 사용법을 탐구해보겠습니다.
Promptify란 무엇인가?
Promptify는 프롬프트 엔지니어링을 더욱 체계적이고 신뢰할 수 있게 만들도록 설계된 오픈소스 파이썬 라이브러리입니다. LLM 작업 시 가장 큰 과제 중 하나인 일관되고 구조화된 출력 얻기 문제를 해결합니다.
Promptify가 해결하는 주요 문제들
- 비구조화된 LLM 출력: 원시 LLM 응답은 종종 일관성이 없고 파싱하기 어려움
- 학습 데이터 불필요: 라벨링된 데이터셋 없이 NLP 태스크 수행
- 프롬프트 일관성: 다양한 NLP 태스크를 위한 표준화된 템플릿
- 출력 검증: LLM의 예상 범위를 벗어난 예측 처리
주요 기능
- 🎯 제로샷 NLP 태스크를 단 2줄의 코드로 실행
- 📝 다양한 프롬프트 전략: 원샷, 퓨샷 예제 지원
- 🔧 구조화된 출력: 항상 파이썬 객체(리스트, 딕셔너리) 반환
- 🤗 다중 모델 지원: OpenAI GPT, Hugging Face 모델, Azure, PaLM
- 💰 비용 최적화: 토큰 사용량을 줄이는 최적화된 프롬프트
- 🛡️ 오류 처리: LLM 예측에 대한 강력한 검증
설치 및 설정
Promptify 설치
먼저 pip를 사용하여 Promptify를 설치해보겠습니다:
# PyPI에서 설치
pip install promptify
# 또는 GitHub에서 설치 (최신 버전)
pip install git+https://github.com/promptslab/Promptify.git
OpenAI API 설정
GPT 모델을 사용하려면 OpenAI API 키가 필요합니다:
import os
from promptify import Prompter, OpenAI, Pipeline
# OpenAI API 키 설정
api_key = "your-openai-api-key-here"
# 또는 환경 변수 사용
# os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-api-key"
대안 모델 설정
Promptify는 여러 LLM 제공업체를 지원합니다:
# Hugging Face 모델용
from promptify import HubModel
model = HubModel()
# Azure OpenAI용
from promptify import Azure
model = Azure(api_key="your-azure-key")
기본 사용법: Pipeline API
Pipeline API는 Promptify를 시작하는 가장 쉬운 방법입니다. 의료 텍스트에서 개체명 인식(NER)을 수행하는 방법을 살펴보겠습니다:
from promptify import Prompter, OpenAI, Pipeline
# 의료 텍스트 샘플
sentence = """환자는 만성 우측 엉덩이 통증, 골다공증,
고혈압, 우울증, 만성 심방세동의 병력을 가진
93세 여성으로 심한 메스꺼움과 구토 및
요로 감염의 평가와 관리를 위해 입원했습니다"""
# 구성 요소 초기화
model = OpenAI(api_key) # LLM 모델
prompter = Prompter('ner.jinja') # NER 템플릿
pipe = Pipeline(prompter, model) # 완전한 파이프라인
# NER 태스크 실행
result = pipe.fit(sentence, domain="medical", labels=None)
print(result)
예상 출력
[
{"E": "93세", "T": "나이"},
{"E": "만성 우측 엉덩이 통증", "T": "의학적 상태"},
{"E": "골다공증", "T": "의학적 상태"},
{"E": "고혈압", "T": "의학적 상태"},
{"E": "우울증", "T": "의학적 상태"},
{"E": "만성 심방세동", "T": "의학적 상태"},
{"E": "심한 메스꺼움과 구토", "T": "증상"},
{"E": "요로 감염", "T": "의학적 상태"},
{"Branch": "내과", "Group": "노인의학"}
]
Promptify로 고급 NLP 태스크 수행
1. 텍스트 분류
Promptify는 제로샷 텍스트 분류에 뛰어납니다:
# 다중 클래스 감정 분석
from promptify import Prompter, OpenAI, Pipeline
text = "이 새로운 스마트폰이 정말 마음에 들어요! 카메라 화질이 놀랍고 배터리가 하루 종일 지속됩니다."
model = OpenAI(api_key)
prompter = Prompter('classification.jinja')
pipe = Pipeline(prompter, model)
result = pipe.fit(
text,
labels=["긍정적", "부정적", "중립적"],
task="감정_분석"
)
print(result)
# 출력: {"label": "긍정적", "confidence": 0.95}
2. 질문 답변
학습 없이 QA 시스템 구축:
# 질문 답변 설정
context = """Promptify는 프롬프트 엔지니어링을 위한 파이썬 라이브러리입니다.
개발자들이 GPT-3, GPT-4, PaLM과 같은 대규모 언어 모델에서
구조화된 출력을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 이 라이브러리는
개체명 인식, 텍스트 분류, 요약을 포함한 다양한 NLP 태스크를 지원합니다."""
question = "Promptify는 어떤 NLP 태스크를 지원하나요?"
model = OpenAI(api_key)
prompter = Prompter('qa.jinja')
pipe = Pipeline(prompter, model)
result = pipe.fit(context, question=question)
print(result)
# 출력: {"answer": "개체명 인식, 텍스트 분류, 요약"}
3. 관계 추출
개체 간의 관계 추출:
# 관계 추출
text = """팀 쿡은 애플 주식회사의 CEO입니다. 애플은 1976년 스티브 잡스에 의해
설립되었습니다. 회사는 캘리포니아 쿠퍼티노에 본사를 두고 있습니다."""
model = OpenAI(api_key)
prompter = Prompter('relation_extraction.jinja')
pipe = Pipeline(prompter, model)
result = pipe.fit(text, domain="비즈니스")
print(result)
# 출력: [
# {"subject": "팀 쿡", "relation": "CEO_of", "object": "애플 주식회사"},
# {"subject": "애플", "relation": "설립자", "object": "스티브 잡스"},
# {"subject": "애플", "relation": "설립년도", "object": "1976"},
# {"subject": "애플", "relation": "본사위치", "object": "캘리포니아 쿠퍼티노"}
# ]
4. 텍스트 요약
간결한 요약 생성:
# 텍스트 요약
long_text = """
대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리를 혁신했습니다.
방대한 양의 텍스트 데이터로 학습된 이러한 모델들은 번역, 요약, 질문 답변,
창작 등 다양한 태스크를 수행할 수 있습니다.
그러나 LLM에서 구조화되고 일관된 출력을 얻는 것은 여전히 과제로 남아있습니다.
Promptify는 체계적인 프롬프트 엔지니어링을 위한 프레임워크를 제공하여
이 문제를 해결하며, 개발자들이 학습 데이터나 모델 파인튜닝 없이도
다양한 NLP 태스크에서 신뢰할 수 있고 구조화된 출력을 얻을 수 있게 합니다.
"""
model = OpenAI(api_key)
prompter = Prompter('summarization.jinja')
pipe = Pipeline(prompter, model)
result = pipe.fit(long_text, max_length=50)
print(result)
# 출력: {"summary": "LLM은 NLP 태스크에 뛰어나지만 구조화된 출력이 부족합니다. Promptify는 체계적인 프롬프트 엔지니어링을 통해 이를 해결합니다."}
고급 기능 및 커스터마이징
커스텀 프롬프트 템플릿
특정 사용 사례를 위한 자체 프롬프트 템플릿 생성:
# 코드 리뷰를 위한 커스텀 템플릿
custom_template = """
당신은 전문 코드 리뷰어입니다. 다음 코드를 분석하고 구조화된 피드백을 제공하세요.
코드:
다음 JSON 형식으로 피드백을 제공해주세요:
{
"issues": [발견된 문제점 목록],
"suggestions": [개선 제안 목록],
"severity": "낮음|중간|높음",
"score": (1-10점)
}
"""
# 커스텀 템플릿 사용
from promptify import Prompter, OpenAI, Pipeline
code_snippet = """
def calculate_average(numbers):
return sum(numbers) / len(numbers)
"""
model = OpenAI(api_key)
prompter = Prompter(custom_template)
pipe = Pipeline(prompter, model)
result = pipe.fit(code=code_snippet)
퓨샷 학습
모델 성능 향상을 위한 예제 추가:
# 더 나은 정확도를 위한 퓨샷 학습
examples = [
{
"text": "오늘 날씨가 맑고 따뜻합니다.",
"entities": [{"E": "맑고", "T": "날씨"}, {"E": "따뜻한", "T": "온도"}]
},
{
"text": "홍길동은 서울에 있는 삼성에서 일합니다.",
"entities": [{"E": "홍길동", "T": "인물"}, {"E": "삼성", "T": "조직"}, {"E": "서울", "T": "위치"}]
}
]
model = OpenAI(api_key)
prompter = Prompter('ner.jinja')
pipe = Pipeline(prompter, model)
result = pipe.fit(
"김영희는 부산에 있는 부산대학교에서 공부합니다.",
examples=examples,
domain="일반"
)
배치 처리
여러 텍스트를 효율적으로 처리:
# 여러 문서의 배치 처리
texts = [
"애플 주식회사가 분기 실적 호조를 발표했습니다.",
"구글이 새로운 AI 혁신을 발표했습니다.",
"마이크로소프트 Azure 클라우드 서비스가 새로운 지역으로 확장되었습니다."
]
model = OpenAI(api_key)
prompter = Prompter('classification.jinja')
pipe = Pipeline(prompter, model)
results = []
for text in texts:
result = pipe.fit(
text,
labels=["기술", "금융", "의료", "스포츠"],
task="주제_분류"
)
results.append(result)
print(results)
실제 응용 프로그램
1. 콘텐츠 모더레이션 시스템
def moderate_content(text):
"""Promptify를 사용한 자동 콘텐츠 모더레이션"""
model = OpenAI(api_key)
prompter = Prompter('classification.jinja')
pipe = Pipeline(prompter, model)
# 부적절한 콘텐츠 확인
result = pipe.fit(
text,
labels=["안전", "독성", "스팸", "혐오_발언"],
task="콘텐츠_모더레이션"
)
return result["label"], result.get("confidence", 0.0)
# 사용법
comment = "정말 유익한 기사네요, 많은 도움이 되었습니다!"
label, confidence = moderate_content(comment)
print(f"콘텐츠 분류: {label} (신뢰도: {confidence})")
2. 문서 분석 파이프라인
def analyze_document(document_text):
"""종합 문서 분석"""
model = OpenAI(api_key)
results = {}
# 개체 추출
ner_prompter = Prompter('ner.jinja')
ner_pipe = Pipeline(ner_prompter, model)
results['entities'] = ner_pipe.fit(document_text)
# 문서 분류
class_prompter = Prompter('classification.jinja')
class_pipe = Pipeline(class_prompter, model)
results['category'] = class_pipe.fit(
document_text,
labels=["법률", "기술", "마케팅", "금융"]
)
# 요약 생성
summary_prompter = Prompter('summarization.jinja')
summary_pipe = Pipeline(summary_prompter, model)
results['summary'] = summary_pipe.fit(document_text, max_length=100)
return results
# 사용법
document = "여기에 문서 텍스트..."
analysis = analyze_document(document)
3. 고객 지원 자동화
def process_support_ticket(ticket_text):
"""자동화된 지원 티켓 처리"""
model = OpenAI(api_key)
# 긴급도 분류
urgency_prompter = Prompter('classification.jinja')
urgency_pipe = Pipeline(urgency_prompter, model)
urgency = urgency_pipe.fit(
ticket_text,
labels=["낮음", "보통", "높음", "긴급"],
task="긴급도_분류"
)
# 이슈 유형 추출
issue_prompter = Prompter('classification.jinja')
issue_pipe = Pipeline(issue_prompter, model)
issue_type = issue_pipe.fit(
ticket_text,
labels=["청구", "기술적", "계정", "기능_요청"],
task="이슈_분류"
)
# 핵심 정보 추출
info_prompter = Prompter('ner.jinja')
info_pipe = Pipeline(info_prompter, model)
entities = info_pipe.fit(ticket_text, domain="고객_지원")
return {
"urgency": urgency["label"],
"issue_type": issue_type["label"],
"entities": entities,
"routing": determine_routing(urgency["label"], issue_type["label"])
}
def determine_routing(urgency, issue_type):
"""분류에 따른 티켓 라우팅"""
if urgency == "긴급":
return "3차_즉시처리"
elif issue_type == "청구":
return "청구_부서"
elif issue_type == "기술적":
return "기술_지원"
else:
return "일반_지원"
모범 사례 및 팁
1. 프롬프트 최적화
# 좋은 예: 구체적이고 명확한 지시사항
good_prompt = """
아래 텍스트에서 개체명을 추출하세요. JSON 형식으로만 개체를 반환하세요:
{"entities": [{"text": "개체", "label": "유형"}]}
텍스트:
"""
# 나쁜 예: 모호한 지시사항
bad_prompt = """
이 텍스트에서 뭔가를 찾아주세요:
"""
2. 오류 처리
def safe_nlp_processing(text, task="ner"):
"""오류 처리가 포함된 강력한 NLP 처리"""
try:
model = OpenAI(api_key)
prompter = Prompter(f'{task}.jinja')
pipe = Pipeline(prompter, model)
result = pipe.fit(text)
return {"success": True, "data": result}
except Exception as e:
return {
"success": False,
"error": str(e),
"fallback": "수동 처리 필요"
}
# 오류 처리와 함께 사용
result = safe_nlp_processing("여기에 텍스트", "classification")
if result["success"]:
print("처리 성공:", result["data"])
else:
print("오류 발생:", result["error"])
3. 성능 최적화
# 자주 사용되는 프롬프트 캐싱
import functools
@functools.lru_cache(maxsize=128)
def get_cached_prompt(template_name):
return Prompter(template_name)
# 유사한 요청 배치 처리
def batch_classify_texts(texts, labels):
"""효율적인 배치 분류"""
model = OpenAI(api_key)
prompter = get_cached_prompt('classification.jinja')
pipe = Pipeline(prompter, model)
# API 호출 최적화를 위한 배치 처리
batch_size = 10
results = []
for i in range(0, len(texts), batch_size):
batch = texts[i:i + batch_size]
batch_results = []
for text in batch:
result = pipe.fit(text, labels=labels)
batch_results.append(result)
results.extend(batch_results)
return results
테스트 및 검증
Promptify 설정을 검증하기 위한 종합 테스트 스크립트를 만들어보겠습니다:
#!/usr/bin/env python3
"""
Promptify 튜토리얼 테스트 스크립트
튜토리얼에서 다룬 모든 주요 기능을 테스트합니다
"""
import os
import sys
from promptify import Prompter, OpenAI, Pipeline
def test_basic_setup():
"""기본 Promptify 설정 테스트"""
print("🔧 기본 설정 테스트 중...")
# API 키 확인
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
if not api_key:
print("❌ OpenAI API 키를 찾을 수 없습니다. OPENAI_API_KEY 환경 변수를 설정하세요.")
return False
try:
model = OpenAI(api_key)
print("✅ OpenAI 모델 초기화 성공")
return True
except Exception as e:
print(f"❌ OpenAI 모델 초기화 실패: {e}")
return False
def test_ner():
"""개체명 인식 테스트"""
print("\n🔍 개체명 인식 테스트 중...")
try:
sentence = "홍길동은 서울에 있는 삼성전자에서 일합니다."
model = OpenAI(os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
prompter = Prompter('ner.jinja')
pipe = Pipeline(prompter, model)
result = pipe.fit(sentence, domain="일반")
print(f"✅ NER 성공: {len(result) if isinstance(result, list) else 1}개 개체 발견")
return True
except Exception as e:
print(f"❌ NER 테스트 실패: {e}")
return False
def test_classification():
"""텍스트 분류 테스트"""
print("\n📊 텍스트 분류 테스트 중...")
try:
text = "이 새로운 스마트폰이 정말 마음에 들어요! 카메라와 배터리가 훌륭합니다."
model = OpenAI(os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
prompter = Prompter('classification.jinja')
pipe = Pipeline(prompter, model)
result = pipe.fit(
text,
labels=["긍정적", "부정적", "중립적"],
task="감정_분석"
)
print(f"✅ 분류 성공: {result}")
return True
except Exception as e:
print(f"❌ 분류 테스트 실패: {e}")
return False
def test_summarization():
"""텍스트 요약 테스트"""
print("\n📝 요약 테스트 중...")
try:
text = """
인공지능은 최근 몇 년간 눈에 띄는 발전을 이뤘습니다.
머신러닝 알고리즘은 이제 이미지 인식, 자연어 처리, 전략 게임 등
복잡한 태스크를 수행할 수 있습니다. 머신러닝의 하위 분야인 딥러닝은
특히 많은 영역에서 인간 수준의 성능을 달성하는 데 성공했습니다.
"""
model = OpenAI(os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
prompter = Prompter('summarization.jinja')
pipe = Pipeline(prompter, model)
result = pipe.fit(text, max_length=50)
print(f"✅ 요약 성공: 요약 생성 완료")
return True
except Exception as e:
print(f"❌ 요약 테스트 실패: {e}")
return False
def main():
"""모든 테스트 실행"""
print("🚀 Promptify 튜토리얼 테스트 시작\n")
tests = [
test_basic_setup,
test_ner,
test_classification,
test_summarization
]
passed = 0
total = len(tests)
for test in tests:
if test():
passed += 1
print(f"\n📊 테스트 결과: {passed}/{total} 테스트 통과")
if passed == total:
print("🎉 모든 테스트 통과! Promptify가 정상적으로 작동합니다.")
else:
print("⚠️ 일부 테스트가 실패했습니다. 설정과 API 키를 확인하세요.")
sys.exit(1)
if __name__ == "__main__":
main()
일반적인 문제 해결
문제 1: API 키가 작동하지 않음
# 환경 변수 설정
export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"
# 또는 Python에서
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-api-key-here"
문제 2: 설치 문제
# pip 먼저 업그레이드
pip install --upgrade pip
# 특정 버전으로 설치
pip install promptify==1.0.0
# 강제 재설치
pip install --force-reinstall promptify
문제 3: 템플릿을 찾을 수 없음
# 사용 가능한 템플릿 목록
from promptify import Prompter
prompter = Prompter()
print(prompter.list_templates())
# 커스텀 템플릿 경로 사용
prompter = Prompter('/path/to/your/template.jinja')
다음 단계 및 고급 주제
1. 커스텀 모델 통합
자체 파인튜닝된 모델 통합 탐구:
# 커스텀 모델 래퍼
class CustomModel:
def __init__(self, model_path):
self.model = load_your_model(model_path)
def generate(self, prompt, **kwargs):
return self.model.predict(prompt)
# Promptify와 함께 사용
custom_model = CustomModel("path/to/model")
prompter = Prompter('ner.jinja')
pipe = Pipeline(prompter, custom_model)
2. 프롬프트 템플릿 개발
정교한 프롬프트 템플릿 생성 학습:
{# 퓨샷 예제가 포함된 고급 NER 템플릿 #}
당신은 전문 개체명 인식기입니다. 텍스트에서 개체를 추출하세요.
예제:
{% for example in examples %}
텍스트: {{ example.text }}
개체: {{ example.entities | tojson }}
{% endfor %}
이제 다음에서 개체를 추출하세요:
텍스트: {{ text }}
도메인: {{ domain }}
유효한 JSON만 반환하세요:
3. 프로덕션 배포
프로덕션 사용을 위한 고려사항:
- 속도 제한: 적절한 API 속도 제한 구현
- 캐싱: 자주 사용되는 프롬프트-응답 쌍 캐싱
- 모니터링: API 사용량 및 모델 성능 로깅
- 대체방안: 고가용성을 위한 백업 모델 보유
결론
Promptify는 LLM을 실제 애플리케이션에서 더욱 실용적으로 만드는 데 있어 중요한 진전을 나타냅니다. 구조화된 출력, 표준화된 템플릿, 강력한 오류 처리를 제공함으로써 원시 LLM 기능과 프로덕션 준비 NLP 시스템 간의 격차를 해결합니다.
핵심 요점
- 제로샷 기능: 학습 데이터 없이 복잡한 NLP 태스크 수행
- 구조화된 출력: 매번 일관되고 파싱 가능한 결과 제공
- 다중 모델: OpenAI, Hugging Face 및 기타 제공업체 지원
- 프로덕션 준비: 내장된 오류 처리 및 검증
- 확장 가능: 커스텀 템플릿 및 모델 통합
다음 할 일
- 공식 문서 탐구
- Promptify Discord 커뮤니티 참여
- GitHub 저장소에 기여
- Promptify로 자체 NLP 애플리케이션 구축 시도
Promptify와 함께라면 대규모 언어 모델의 힘이 그 어느 때보다 접근 가능하고 신뢰할 수 있습니다. 지금 바로 놀라운 NLP 애플리케이션 구축을 시작해보세요!
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