AI 프롬프트를 작성하는 방법

AI 기능을 사용할 때 자연어 질문이나 명령을 사용하여 정보를 요청합니다. 우리는 이러한 촉구들을 부릅니다.

프롬프트를 작성하는 방법은 AI 응답의 관련성에 영향을 미칩니다. 이 페이지에서는 최상의 결과를 얻을 수 있는 프롬프트를 작성하는 방법을 설명합니다.

좋은 프롬프트의 필수 요소

다음은 좋은 프롬프트의 필수 기능입니다.

선명도 및 초점

• 원하는 것을 정확하게 지정하십시오. 이름, ID 또는 타임스탬프를 알고 있는 경우 포함합니다.
• "위협에 대한 모든 것을 말해 주십시오."와 같은 모호한 문구는 피하십시오.

컨텍스트

• 질문을 검색 조사와 같은 현재 목표와 연결합니다.
• IP 주소, 파일 해시 및 케이스 ID와 같은 관련 데이터를 언급합니다.

행동 지향적 언어

Analyze, Summary, Compare 또는 Generate와 같은 동사로 프롬프트를 시작합니다.

적절한 범위

필요에 따라 시간 범위, 데이터 원본 또는 끝점 집합을 좁히거나 넓힙니다. 쿼리가 너무 광범위하면 관련성이 제한된 데이터가 너무 많이 생성될 수 있습니다.

형식 지정

글머리 기호, 간단한 요약 또는 단계별 지침과 같이 선호하는 형식을 명확하게 설명합니다.

효과적인 프롬프트를 위한 팁

다음 팁을 사용하여 프롬프트에 더 자세한 내용과 컨텍스트를 제공하십시오.

특정 기간 지정

시간 프레임은 출력의 양을 제한하고 관리하기 쉽도록 만듭니다.

알려진 식별자 사용

호스트 이름, IP 주소, 사용자 계정, 프로세스 이름 또는 검색 참조를 포함합니다.

원하는 출력 지정

응답이 즉시 사용 가능한 형식으로 표시되도록 형식을 포함합니다.

후속 조치 프롬프트 사용

초기 응답에 세부 정보가 없는 경우 보다 구체적인 프롬프트로 후속 조치를 취하십시오.

컨텍스트는 이전 논의 참조

채팅의 앞부분에서 논의한 사항을 다시 참조할 수 있습니다.

프롬프트 구체화

다음은 간단한 프롬프트를 보다 강력하고 컨텍스트가 다양한 쿼리로 변경하는 방법을 보여 주는 예입니다.

예: 의심스러운 프로세스 조사

예: 케이스 요약 생성

고급 프롬프트 기술

이러한 고급 기술을 사용하여 결과를 향상시키십시오.

체인 프롬프트

먼저 광범위한 질문을 한 다음 후속 질문으로 범위를 구체화합니다.

여러 데이터 요소

알려진 데이터 요소를 하나의 프롬프트에 결합합니다.

출력 길이 또는 세부 수준 지정

프롬프트에서 출력에 대한 제한을 설정합니다.