챗 방식 생성형 AI 모델은 단순 질문응답을 넘어, 대화 맥락을 이해하고 활용하여 더욱 풍부하고 정확한 답변을 제공합니다. 챗 방식이 아닌 단순 질의응답 방식과 비교했을 때 가장 큰 장점은 바로 이러한 대화 내용의 활용입니다. AI가 주도적으로 대화 내용을 활용하는 것도 유용하지만, 사용자가 적극적으로 대화 내용을 프롬프트에 반영하면 더욱 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다.

다음은 대화 내용을 효과적으로 활용하는 몇 가지 예시입니다. 이러한 방식을 통해 AI는 이전 대화 내용을 바탕으로 더욱 정교하고 맥락에 맞는 응답을 생성합니다.

주제 심화 및 구체화 – 세부 주제 추가로 명확성 증대
- 우리가 지금까지 나눈 대화 내용을 바탕으로, [특정 주제]에 대해 더 자세히 설명해주시겠어요? 특히, [세부 주제]에 대해 설명해주세요.
개념 설명 및 예시 – 구체적인 상황 추가로 이해도 증진
- 이전 대화에서 언급했던 [주제/개념]에 대해, 실제 사례를 들어 구체적으로 설명해주실 수 있나요? [구체적인 상황]을 예시로 들어 설명해주시면 좋겠습니다.
다른 관점 제시 – 구체적인 부분 명시 및 다른 설명 방식 요청
- 방금 전에 설명하신 내용 중에서 [특정 부분]이 이해가 잘 안 됩니다. 다른 관점 또는 비유를 활용하여 다시 설명해주실 수 있나요?
결론 요약 및 새로운 주제 전개 – 요약 및 새로운 질문 추가로 흐름 자연스럽게 연결
- 우리의 이전 대화에서 도출된 결론들을 요약해주시고, 이를 바탕으로 [새로운 주제]에 대해 논의해보고 싶습니다. 특히, [새로운 주제에 대한 질문]에 대해 답변해주세요.
상황별 해결 방안 모색 – 여러 가지 방안 및 장단점 비교 요청으로 답변의 질 향상
- 지금까지 논의한 내용을 고려할 때, [특정 상황]에서는 어떤 해결 방안을 제시하시겠어요? 가능한 여러 가지 해결 방안과 각각의 장단점을 비교해주시면 좋겠습니다.