프롬프트 설정으로 정밀하게 데이터 분석하기

2025년 현재, 수많은 생성형 AI 서비스가 출시되었고 이를 실생활에 활용하는 인구의 수 또한 가시적으로 증가하고 있습니다.

한국언론진흥재단에 따르면, 2024년 이후 생성형 AI를 사용하기 시작한 이용자의 수가 그 전에 비해 폭발적으로 증가했음을 알 수 있습니다. 특히 ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 대화형 인공지능 서비스의 경우 '대화'라는 간단한 수단으로 AI를 이용할 수 있고, 직관성과 접근성이 높습니다.

하지만 대화형 AI는 사용자가 원하는 답을 항상 내놓지는 않습니다. 이러한 사용자의 요구를 만족시키기 위해 프롬프트 엔지니어링을 적용할 수 있습니다.

특히 Qurify의 경우, 데이터 탐색·분석 과정에서 프롬프트 설정을 통해 더 정확하고 세밀한 결과를 얻을 수 있습니다.

Qurify에서 개인 맞춤형 프롬프트 설정하기

Qurify는 총 4가지의 프롬프트 설정을 지원합니다.

1. 시스템 프롬프트

시스템 프롬프트는 AI 모델의 응답에 맥락과 행동, 또는 규칙을 부여합니다. 즉 AI 모델이 사용자에게 응답하는 방법을 정의한다고 볼 수 있습니다.

Qurify의 답변 형식과 길이를 조절하기 위해 아래와 같은 시스템 프롬프트를 적용하였습니다.

답변에 생성된 쿼리를 포함하지 마세요. 모든 답변은 7줄 이내로 요약해서 보여주세요.

시스템 프롬프트 적용 전후 모두 질의 과정은 동일합니다. 하지만 아무 시스템 프롬프트도 적용하지 않았을 때와 달리, 우측의 답변은 '생성된 쿼리'를 포함하고 있지 않고 답변의 길이 또한 7줄 이내로 간소화되었습니다.

2. SQL 생성 프롬프트

더 정확한 SQL 쿼리를 생성할 수 있도록 Qurify는 SQL 생성 프롬프트 설정을 지원합니다. 특정 기간을 나타내는 데이터만 처리할 수 있도록 예제 프롬프트를 생성 후, 프롬프트 적용 전후 결과를 비교해보겠습니다.

주문 날짜가 1998년인 데이터만 처리

SQL 생성 프롬프트를 적용한 후의 응답은 '1998년 동안'의 데이터만 처리했음을 명시하고 있습니다. Qurify MCP Server가 생성한 SQL 쿼리를 보면, 주문 일자가 1998년인 데이터를 추출하는 부분이 추가되었음을 알 수 있습니다.

WHERE extract(YEAR FROM o.order_date) = 1998

SQL 생성 프롬프트를 적용한 질의 결과가 정확한지 확인하기 위해, graph_generate MCP 서버를 활용해 '각 연도 별로 주문이 접수된 횟수'를 시각화하였습니다.

연도별로 접수된 주문 횟수를 시각화한 그래프를 참조하면, 1998년에 접수된 주문은 총 270건임을 볼 수 있습니다.

3. DB 가이드라인 프롬프트

Qurify는 사용자의 데이터베이스 이해를 돕기 위해 DB 가이드라인을 제공합니다. 데이터베이스의 테이블과 칼럼에 대한 설명을 자연어 형태로 제공함으로써, 테이블과 칼럼이 어떤 데이터를 저장하고 있는지 개략적으로 확인할 수 있습니다.

'테이블/칼럼 정보 관리' 메뉴를 통해 데이터베이스의 테이블과 칼럼을 관리하거나, '설명 생성하기' 기능을 통해 데이터베이스 설명을 자동으로 생성 및 변경할 수 있습니다.

DB 가이드라인 프롬프트 설정을 통해 테이블/칼럼 설명 방식을 조절함으로써 데이터베이스를 더욱 정확히 파악할 수 있습니다.

20자 내외로 간단하게 설명하세요. '~습니다'와 같이 서술하지 말고, 간단한 단어 위주로 묘사하세요.

테이블과 칼럼의 설명이 프롬프트를 반영하여 20자 내외로, 그리고 단어 위주로 간단하게 변경된 점을 확인할 수 있습니다.

4. Text-to-SQL 예제 생성 프롬프트

Qurify는 사용자의 편리한 쿼리와 인사이트 획득을 돕기 위해 질문-SQL 예제를 지원합니다. '예제 생성하기' 기능에서는 Text-to-SQL 예제 생성 프롬프트를 포함하여 반복 횟수, 질문-SQL 생성 개수, 기존 예제 참조 개수를 설정할 수 있습니다.

salestransactions 테이블을 위주로 질문-SQL 예제를 생성하겠습니다.

모든 테이블명과 칼럼명을 소문자로 작성하세요. salestransactions 테이블, 그리고 color_code 또는 style_code 칼럼이 포함된 질문을 생성해 주세요. 2025년 5월에 발생한 데이터만을 처리해 주세요.

생성된 예제와 SQL 쿼리를 살펴 보면 테이블과 칼럼의 이름이 모두 소문자로 표기되어 있습니다. 또한 생성된 질문들은 매장 판매·거래 내역, 그리고 상품의 색상과 스타일을 다루고 있습니다.

마치며

Qurify는 '잘 쓰여진' 프롬프트를 사용자가 쉽게 만들고 활용할 수 있도록 돕습니다. 서비스에 적용할 수 있는 프롬프트를 4가지 종류로 나누어, 일반적인 대화에 적용하는 프롬프트부터 테이블/칼럼 설명 등 Qurify의 유용한 기능에 적용하는 프롬프트까지 사용자가 자유롭게 설정할 수 있도록 세분화하였습니다.

프롬프트 설정과 함께 Qurify로 데이터를 활용하고 정밀한 SQL 쿼리를 생성해 보세요.