퇴근AI실험실

ChatGPT 긴 대화가 길을 잃을 때: 맥락 한계를 줄이는 요약법

긴 대화에서도 ChatGPT가 처음부터 끝까지 모든 내용을 똑같이 붙잡고 있다고 생각하면 곤란합니다. 모델은 한 번의 요청에서 처리할 수 있는 입력과 출력의 범위가 있고, 그 범위는 모델마다 다릅니다. 오래 이어지는 업무 대화에서는 핵심 조건을 중간에 짧게 정리하고, 다음 단계에 필요한 사실만 다시 확인하는 편이 안전합니다.‘대화 기록’과 ‘지금 참고하는 내용’은 다를 수 있다OpenAI는 모델이 텍스트를 토큰 단위로 처리하며, 모델별로 다룰 수 있는 문맥 길이와 출력 한도가 다르다고 설명합니다. 한국어의 토큰 수는 영어의 글자 수 환산을 그대로 적용하기 어렵습니다. 채팅 기록이 화면에 남아 있다는 사실만으로 모든 문장이 매 답변에 같은 비중으로 반영된다고 보장할 수도 없습니다. API의 실시간 대화 문..

“회의 안내 써줘”처럼 짧은 요청은 AI가 누구에게, 어떤 상황에서, 어느 정도 길이로 쓸지 추측하게 합니다. 결과를 더 쓸 만하게 만들려면 독자와 상황, 목적, 제약, 원하는 형식을 알려주세요. 프롬프트는 마법의 문장이 아니라 업무 지시와 자료를 정리하는 방법입니다. 구체적으로 써도 사실 오류가 사라지는 것은 아니므로, 중요한 정보는 따로 검증해야 합니다.네 가지 맥락을 한 줄씩 추가한다OpenAI의 사용자용 안내는 명확하고 구체적으로 쓰고, 충분한 맥락을 제공하며, 결과를 보고 반복적으로 다듬으라고 권합니다. API 문서는 역할이나 목표, 지시, 예시, 관련 자료를 제공하는 방법을 설명합니다. 비개발 업무에서는 아래 네 가지로 시작하면 충분합니다.상황: 어떤 업무에 쓰는가? 예: 분기 회의 참석 안내..

AI가 자연스럽고 단정적인 문장으로 답해도 사실이라고 볼 수는 없습니다. 존재하지 않는 연구·인용·웹페이지를 만들어내거나, 날짜와 수치를 잘못 말할 수 있습니다. 이런 그럴듯하지만 틀린 답을 흔히 ‘환각’이라고 부릅니다. 해결책은 “틀리지 마”라고 한 번 더 주문하는 데 있지 않고, 중요한 주장마다 출처 원문을 확인하는 절차를 두는 데 있습니다.환각은 왜 생길까OpenAI는 언어모델이 답을 모를 때 확신 있게 추측하도록 유도하는 평가·학습 방식이 환각을 낳을 수 있다고 설명합니다. 모델은 글을 유창하게 이어갈 수 있지만, 그 유창함이 외부 사실을 확인했다는 표시는 아닙니다. 검색 도구를 추가하면 현재 자료를 찾는 데 도움이 되지만, 검색결과와 인용도 빠지거나 오래됐거나 잘못될 수 있습니다.따라서 “출처를..