안녕하세요 :)
어느덧 여름이 가고 선선한 가을이 왔는데요!
저는 평소 날씨 정보를 확인하고 어떤 옷을 입을지 결정하는데요.
밤낮 일교차가 커니까 무슨 옷을 입어야할지 고민이 많이 되더라구요.
온도에 따라서 어떤 옷을 입어야하는지, 유행에 뒤쳐지고 싶지는 않은데!!
어떤 스타일이 유행하는지 한번쯤 고민해보신적 있으시죠?
그래서 이번에는 날씨 기반 패션 스타일링 추천 프롬프트를 만들어보았습니다! 🌤️
먼저, 프롬프트가 무엇인지 알아볼까요?
프롬프트(Prompt)란?
대화형 인공지능이나 언어 모델에게 특정한 작업을 요청하거나 질문을 할 때 사용되는 입력 문구를 의미합니다.
쉽게 말해, 프롬프트는 AI가 원하는 답변을 생성할 수 있도록 정보를 제공하고, 작업의 방향을 설정하는 "명령문" 또는 "질문"입니다.
저는 아래와 같이 LLM에이전트에 역할 부여, 제약조건, 출력양식, 입력문으로 구성된 프롬프트를 구성해 보았습니다.
패션 스타일링을 추천받기 위해서 '트렌드 패션 스타일리스트'라는 역할을 부여하고,
현재위치와 성별, 나이대, 기분, 선호 스타일을 입력하면 제약조건을 만족한 출력값이 나오게 됩니다.
두명의 페르소나를 설정해서 만들어진 프롬프트를 검증해보았습니다.
먼저 페르소나#1의 답변을 살펴볼게요!
Claud는 기분에 따른 추천 옷차림과 트렌드 요소, 스타일 팁 등을 다양하게 추천해주었습니다.
하지만 온도를 인터넷과 비교해본 결과, 부산 온도는 약28℃로 나타났습니다.
Claud가 제공한 기온과 많은 차이가 나는 것을 확인할 수 있었습니다.
또한, 관련한 스타일 이미지는 제공이 되지 않은 점을 확인할 수 있었습니다.
GPT도 기온의 정확한 정보는 제공되지 않았습니다.
하지만 제공된 기온과 추천된 옷차림이 적절하게 잘 맞아떨어진다는 생각이 들었습니다.
아쉽게도 GPT도 이미지 제공은 되지 않았네요.
Perplexity 또한 기온과 관련한 정보는 부정확했습니다.
제공된 기온과 추천 옷차림, 트렌드 요소를 잘 반영하고 있는 점은 다른 LLM에이전트보다 뛰어남을 파악할 수 있었습니다.
이미지도 제공이 되었지만 상세로 이미지를 확인해보았을때 스타일과는 무관한 이미지들이 제공되어 아쉬웠습니다.
A.X 도 기온과 관련한 정보는 부정확했습니다.
기온에 따른 추천 스타일은 좋았지만, 최신 트렌드 요소를 반영은 다소 아쉬웠습니다.
하지만 전반적으로 추천 스타일이 사용자에게 큰 도움이 될 것 같다는 느낌을 받았습니다.
페르소나#2도 함께 확인해보실게요!
질문 당시 서울은 약 26 ℃였는데 페르소나#1에서 확인한 것 처럼 기온 정보는 부정확했습니다.
하지만 페르소나#1보다는 추천 옷차림, 트렌드 요소 등이 최근 정보를 잘 반영하고 있는 것 같다고 느꼈습니다.
또한, 피곤한 페르소나#2의 기분을 잘 반영한 편안한 옷차림에 스트릿한 무드를 잘 더한 것 같았습니다.
역시나 기온에 따라서 추천된 옷차림은 적절하였고, 트렌드 또한 잘 반영되어 있다는 생각이 들었습니다.
트렌드 반영이 잘되어 있어 페르소나#2 인물이 편한 스트릿 패션을 입는 과정에 도움이 많이 될 것 같네요.
하지만 여전히 시각적 정보가 없다는 아쉬움은 존재했습니다.
Perplexity는 위에서와 마찬가지로 유일하게 이미지에 대한 정보를 제공해줬는데요!
페르소나#1에서와 달리 스트릿한 무드를 담은 스타일 이미지를 정확하게 제공해주었습니다.
이러한 이미지를 통해 옷을 입을 때 도움이 많이 될 것 같다는 생각이 들었습니다.
페르소나#2도 마찬가지로 기온에 따른 추천 스타일은 좋았지만, 최신 트렌드 요소를 반영은 다소 아쉬웠습니다.
총 두 명의 페르소나를 통해 4가지의 LLM 에이전트 프롬프트 결과를 분석해보았는데요!
이러한 결과를 바탕으로 프롬프트를 다음과 같이 평가를 하고 순위를 매겨보았습니다.
그 결과, 날씨 기반 패션 스타일링 추천 프롬프트는 Perplexity, GPT 4o, A.X, Claude 순이었습니다.
다만, 전체적으로 날씨 정보가 부정확해서 실제 사용하는데 있어서는 다소 어려움이 있을 것 같네요 😂
그래도 다양한 스타일을 도전할때 잘 활용할 수 있다는 생각이 들었습니다. 특히, Perplexity는 시각적인 정보를 제공해주기 때문에 스타일을 참고하는데 더욱 도움이 될 것 같아요!
이번에 에이닷 얼리어답터 두 번째 퀘스트를 진행하면서, 평소 제가 일상에서 자주 했던 행동들을 프롬프트로 만들어 직접 에이닷 LLM 에이전트를 통해 실행해보는 유익한 경험을 했습니다.
특히, 여러 LLM 에이전트 중 어떤 에이전트가 가장 잘 작동할지 기대하면서 사용해보니, 매우 유익한 시간이었습니다.
이번 활동을 통해 효과적인 질문 방법에 대해서도 많은 생각을 하게 되었고, 프롬프트를 어떻게 작성하면 원하는 답변을 더 정확하게 받을 수 있는지 배울 수 있었습니다.
여러분도 에이닷의 다양한 에이전트를 활용해, 여러분만의 프롬프트를 직접 만들어보고 실행해보는 경험을 꼭 해보셨으면 좋겠어요! :)
마지막으로, 앞으로 더 많은 분들이 에이닷을 통해 유용한 경험을 얻고, 자신만의 창의적인 아이디어를 실현해보길 바랍니다.
함께 에이닷의 무한한 가능성을 탐험해봐요! 😊
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