# Amazon Nova 이해 모델을 위한 프롬프팅 모범 사례 **참고** 이 설명서는 Amazon Nova 버전 1용입니다. Amazon Nova 2 프롬프트 엔지니어링 가이드는 [프롬프트 엔지니어링 가이드](https://docs.aws.amazon.com/nova/latest/nova2-userguide/prompt-engineering-guide.html)를 참조하세요. *프롬프트 엔지니어링*이란 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 텍스트 입력을 최적화하여 출력을 개선하고 원하는 응답을 받는 방법을 말합니다. 프롬프팅은 LLM이 분류, 질문 응답, 코드 생성, 창의적인 글쓰기 등을 비롯하여 다양한 태스크를 수행하는 데 도움이 됩니다. LLM에 제공하는 프롬프트의 품질은 모델의 응답 품질에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 섹션에서는 프롬프트 엔지니어링을 시작하는 데 필요한 정보를 제공합니다. 그리고 Amazon Bedrock에서 LLM을 사용할 경우 사용 사례에 가장 적합한 프롬프트 형식을 찾는 데 도움이 되는 도구도 다룹니다. 프롬프트의 효과는 제공된 정보의 품질과 프롬프트 자체의 특징에 따라 달라집니다. 프롬프트에는 모델을 효과적으로 안내하고 결과의 품질을 개선하기 위한 지침, 질문, 컨텍스트 세부 정보, 입력 및 예제가 포함될 수 있습니다. 이 문서에서는 Amazon Nova 모델 패밀리의 성능을 최적화하기 위한 전략과 전술을 간략하게 설명합니다. 여기에 제시된 방법은 효과를 높이기 위해 다양한 조합으로 사용할 수 있습니다. 사용자들이 직접 실험에 참여하여 자신의 특정 요구에 가장 적합한 접근 방식을 찾아볼 것을 권장합니다. 프롬프트 엔지니어링을 시작하기 전에 다음 요소를 준비하여 사용 사례에 가장 적합한 프롬프트를 반복적으로 개발할 수 있도록 하는 것이 좋습니다. 1. **사용 사례 정의:** 4가지 차원에서 달성하려는 사용 사례를 정의합니다. 1. **태스크 정의** - 모델에서 수행하고자 하는 태스크를 정의합니다. 1. **역할 정의** - 해당 태스크를 수행하기 위해 모델이 수임해야 하는 역할을 정의합니다. 1. **응답 스타일 정의** - 출력의 소비자를 기준으로 따라야 할 응답 구조 또는 스타일을 정의합니다. 1. **따라야 할 지침 정의:** 모델이 성공 기준에 따라 응답하기 위해 따라야 할 일련의 지침을 정의합니다. 1. **성공 기준:** 성공 기준 또는 평가 기준을 명확하게 정의합니다. 이는 글머리 기호 목록의 형태일 수도 있고, 일부 평가 지표(예: 길이 확인, BLEU 점수, Rouge, 형식, 사실성, 충실도)처럼 구체적일 수도 있습니다. 1. **초안 프롬프트:** 마지막으로 프롬프트 엔지니어링의 반복 프로세스를 시작하려면 초안 프롬프트가 필요합니다. Amazon Nova 모델 패밀리는 모델(Amazon Nova Micro, Lite, Pro, Premier)과 콘텐츠 생성 모델(Amazon Nova Canvas 및 Reel)을 이해하는 두 가지 광범위한 모델 카테고리로 구성됩니다. 다음 가이드에서는 텍스트 이해 모델과 비전 이해 모델을 다룹니다. 이미지 생성 프롬프팅 가이드는 [Amazon Nova Canvas 프롬프팅 모범 사례](prompting-image-generation.md) 섹션을 참조하고 비디오 생성 프롬프팅 가이드는 [Amazon Nova Reel 프롬프팅 모범 사례](prompting-video-generation.md) 섹션을 참조하세요. **Topics** + [텍스트 이해 프롬프팅 모범 사례](prompting-text-understanding.md) + [비전 이해 프롬프팅 모범 사례](prompting-video-understanding.md) + [콘텐츠 조정](prompting-content-moderation.md) + [일반 프롬프팅 팁](prompting-general-tips.md)