GPTs 구성 요소 3가지 및 GPTs가 잘 맞는 task 종류

GPTs 구성 요소 3가지

1.  Instruction

- 핵심 역할: GPT에게 "넌 어떤 역할을 해야 해"라는 지침을 줌

- 예: "너는 사용자가 올린 글씨체 파일을 분석해서 비슷한 스타일을 추천하는 디자이너야."

2. Files

- 사용자가 대화 중 채팅창에서 직접 업로드한 파일 (일시적)

- 업로드하면 GPT가 한 번에 읽고 그 세션 안에서만 사용할 수 있음

3. Knowledge

- GPT를 만들 때 미리 올려두는 지속적인 참조 자료

- 이건 그 GPT 안에서 항상 기억하고 있는 자료로 작동

 

GPTs가 잘 맞는 task

- GPTs는 역할 기반의 단일 목적 작업에 강합니다. 이유는 Instruction과 예시 몇 개로 작업 단위 하나씩 훈련하는 구조이기 때문입니다.

- "자동화된 파이프라인"처럼 유연하게 조합되는 시스템이 아니고, 아직은 프롬프트 엔지니어링 기반의 규칙적인 반복 작업을 잘하는 쪽에 더 가깝습니다.

 

GPTs는 "절차 지향적인 흐름에는 약하다"

GPTs는 아직 다음과 같은 복잡한 절차에는 부적합하거나 비효율적입니다:

- 상태를 기억하며 단계별 흐름을 제어해야 하는 작업 (예: 순서 따라 자동화)

- "A가 끝나면 B를 하고, B의 결과에 따라 C로 갈지 D로 갈지 판단"같은 조건 분기 로직

- 사용자 입력에 따라 유동적으로 역할이 바뀌거나 흐름이 바뀌는 복합 시나리오

즉, GPTs는 "하나의 instruction에 하나의 목적"이 있는 task에 가장 잘 맞아요.

 

절차 기반 작업은 GPTs보다는 Functions + GPT API 조합으로 구성하거나, LangChain/AutoGen 같은 도구와 연동하는 게 더 적합합니다.

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GPTs는 그래서 목적이 한 가지인, 어떻게 보면 Capabilities 단위가 작아 보여요. 물론 실제 구현된 GPTs 중에는 절차 지향적인 흐름이 포함된 경우도 적지 않아 보입니다. 

 

절차 지향적인 흐름에 약한건 비단 GPTs에 국한된 내용이 아니라 chat GPT 전반에 해당되는데요.

그렇기 때문에 사용자들이 여러가지 스타일의 프롬프트를 시도하며 경험적으로 얻은 지식들을 공유하는 것 같아요.