프롬프트 템플릿: 재사용 가능한 프롬프트 설계

지난 글에서 시스템 메시지로 LLM의 역할과 경계를 정의하는 방법을 다뤘다. 이번 글에서는 한 단계 더 나아가 프롬프트 템플릿을 살펴본다. 비슷한 구조의 프롬프트를 매번 새로 쓰는 것은 비효율적이며, 일관성도 보장되지 않는다. 잘 설계된 템플릿은 골격은 고정하고 가변 부분만 주입함으로써 코드처럼 관리 가능한 프롬프트를 만들어준다.

템플릿의 핵심 아이디어

프롬프트 템플릿은 **정적 골격(static skeleton)**과 **동적 변수(dynamic variables)**를 분리하는 구조다. 골격은 태스크의 구조와 지시사항을 담고, 변수는 실행 시점에 채워진다.

# 가장 단순한 형태
template = """당신은 {role} 전문가입니다.

다음 {document_type}을 분석하세요:
---
{content}
---

{n}가지를 추출하세요: 핵심 주장, 근거, 결론."""

# 렌더링
prompt = template.format(
    role="법률",
    document_type="계약서",
    content="제1조 (목적) 본 계약은...",
    n=3,
)

4가지 핵심 패턴

패턴 1: 추출 (Extraction)

문서에서 구조화된 데이터를 뽑는다. JSON 스키마를 미리 정의해 일관된 출력을 보장한다.

import anthropic
import json

client = anthropic.Anthropic()

EXTRACTION_TEMPLATE = """다음 텍스트에서 정보를 추출하세요.

텍스트:
{text}

다음 JSON 형식으로만 반환하세요 (다른 설명 없이):
{{
  "names": [],
  "dates": [],
  "amounts": [],
  "organizations": []
}}"""

def extract_entities(text: str) -> dict:
    prompt = EXTRACTION_TEMPLATE.format(text=text)
    response = client.messages.create(
        model="claude-opus-4-7",
        max_tokens=512,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    try:
        return json.loads(response.content[0].text)
    except json.JSONDecodeError:
        return {}

sample = "2026년 3월 15일, 삼성전자는 TSMC와 5억 달러 규모의 계약을 체결했다."
result = extract_entities(sample)
print(result)
# {"names": [], "dates": ["2026년 3월 15일"], "amounts": ["5억 달러"], ...}

패턴 2: 변환 (Transformation)

기존 콘텐츠의 형식, 어조, 언어를 바꾼다.

TRANSFORM_TEMPLATE = """다음 텍스트를 변환하세요.

원본 ({source_style}):
{content}

목표: {target_style}로 변환
제약: 의미는 그대로 유지, 길이는 ±20% 이내"""

transforms = [
    ("격식체", "구어체"),
    ("한국어", "영어"),
    ("전문 용어 포함", "일반인이 이해할 수 있는 표현"),
]

패턴 3: 생성 (Generation)

요구사항에 맞는 새 콘텐츠를 생성한다.

GENERATION_TEMPLATE = """다음 조건에 맞는 {content_type}을 작성하세요.

주제: {topic}
대상 독자: {audience}
길이: {length}
어조: {tone}
포함 요소: {elements}

작성:"""

def generate_content(
    content_type: str,
    topic: str,
    audience: str = "일반 독자",
    length: str = "500자",
    tone: str = "친근하고 명확하게",
    elements: list[str] | None = None,
) -> str:
    elements_str = ", ".join(elements) if elements else "서론, 본론, 결론"
    prompt = GENERATION_TEMPLATE.format(
        content_type=content_type,
        topic=topic,
        audience=audience,
        length=length,
        tone=tone,
        elements=elements_str,
    )
    response = client.messages.create(
        model="claude-opus-4-7",
        max_tokens=1024,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response.content[0].text

blog_post = generate_content(
    content_type="블로그 포스트",
    topic="양자 컴퓨팅이 암호화에 미치는 영향",
    audience="IT 비전공 직장인",
    elements=["실생활 비유", "현재 위협 수준", "대비 방법"],
)

패턴 4: 평가 (Evaluation)

출력물의 품질을 채점하고 피드백을 제공한다. LLM-as-Judge 패턴의 기반이다.

EVALUATION_TEMPLATE = """다음 결과물을 평가 기준에 따라 채점하세요.

평가 기준:
{rubric}

결과물:
{output}

평가 (JSON 형식):
{{
  "scores": {{"기준1": 점수, "기준2": 점수}},
  "total": 합계점수,
  "strengths": ["강점1", "강점2"],
  "improvements": ["개선점1", "개선점2"],
  "summary": "전반적 평가 한 줄"
}}"""

Jinja2로 고급 템플릿 관리

복잡한 조건부 로직이나 반복 구조가 필요하면 Jinja2 템플릿 엔진을 활용한다.

from jinja2 import Environment, BaseLoader, select_autoescape

env = Environment(
    loader=BaseLoader(),
    autoescape=select_autoescape(disabled_extensions=("txt", "md"))
)

JINJA_TEMPLATE = """당신은 {{ role }} 전문가입니다.

{% if context %}
배경 정보:
{{ context }}
{% endif %}

{% if examples %}
예시:
{% for ex in examples %}
입력: {{ ex.input }}
출력: {{ ex.output }}
{% endfor %}
{% endif %}

다음을 처리하세요:
{{ task }}

{% if output_format == "json" %}
JSON 형식으로만 반환하세요.
{% elif output_format == "markdown" %}
마크다운 형식으로 작성하세요.
{% else %}
자유 형식으로 작성하세요.
{% endif %}"""

def render_template(
    role: str,
    task: str,
    context: str = "",
    examples: list[dict] | None = None,
    output_format: str = "free",
) -> str:
    tmpl = env.from_string(JINJA_TEMPLATE)
    return tmpl.render(
        role=role,
        task=task,
        context=context,
        examples=examples or [],
        output_format=output_format,
    )

prompt = render_template(
    role="코드 리뷰어",
    task="아래 Python 함수를 리뷰하세요:\n```python\ndef add(a, b): return a+b\n```",
    context="FastAPI 백엔드 코드베이스",
    output_format="markdown",
)

입력 검증과 안전 처리

템플릿에 외부 입력을 주입할 때는 인젝션 공격에 주의해야 한다.

def safe_render(template: str, variables: dict, max_length: int = 4000) -> str:
    """안전한 템플릿 렌더링"""
    sanitized = {}
    for key, value in variables.items():
        if not isinstance(value, str):
            value = str(value)
        # 길이 제한
        if len(value) > max_length:
            value = value[:max_length] + "\n... (잘림)"
        # 위험한 패턴 탐지 (프롬프트 인젝션)
        injection_patterns = [
            "ignore previous instructions",
            "위의 지시를 무시",
            "system prompt",
        ]
        lower_val = value.lower()
        for pattern in injection_patterns:
            if pattern.lower() in lower_val:
                value = f"[필터링된 입력: 잠재적 인젝션 감지]"
                break
        sanitized[key] = value

    return template.format(**sanitized)

템플릿 라이브러리 구조화

실무에서는 템플릿을 파일로 분리해 관리한다.

from pathlib import Path
import yaml

class PromptLibrary:
    def __init__(self, template_dir: str = "prompts/"):
        self.templates: dict[str, str] = {}
        self._load_all(Path(template_dir))

    def _load_all(self, base: Path) -> None:
        for f in base.glob("**/*.txt"):
            key = str(f.relative_to(base)).replace("/", ".").removesuffix(".txt")
            self.templates[key] = f.read_text(encoding="utf-8")

    def render(self, key: str, **kwargs) -> str:
        if key not in self.templates:
            raise KeyError(f"템플릿 없음: {key}")
        return self.templates[key].format(**kwargs)

# 사용
library = PromptLibrary("prompts/")
prompt = library.render(
    "extraction.entity",
    text="삼성전자 이재용 회장은 2026년...",
)

프롬프트 템플릿은 코드처럼 버전 관리(Git), 테스트(단위 테스트), 문서화가 필요하다. 다음 글에서는 이 템플릿들이 외부 입력으로 악용될 때 발생하는 프롬프트 인젝션 공격과 방어법을 다룬다.

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지난 글: 시스템 메시지 설계: LLM의 역할과 경계를 정의하다

다음 글: 프롬프트 인젝션 방어: LLM 보안의 첫 번째 전선

읽어주셔서 감사합니다. 😊