역사의 대부분 동안, 컴퓨터는 한 번에 한 종류의 데이터만 처리했습니다: 한 프로그램에서는 텍스트, 다른 프로그램에서는 이미지, 또 다른 곳에서는 오디오. 하지만 인간은 세상을 이런 방식으로 경험하지 않습니다. 우리는 동시에 보고, 듣고, 읽고, 말하며 이 모든 입력을 결합하여 환경을 이해합니다.

**멀티모달 AI**는 모든 것을 바꿉니다. 이러한 모델은 여러 유형의 정보를 함께 처리할 수 있습니다—이미지를 분석하면서 그것에 대한 질문을 읽거나, 텍스트 설명으로부터 이미지를 생성합니다. 이 장에서는 이러한 강력한 시스템과 효과적으로 소통하는 방법을 알려드립니다.

<Callout type="info" title="멀티모달이란 무엇인가요?">
"멀티(Multi)"는 여러 가지를 의미하고, "모달(Modal)"은 데이터의 모드 또는 유형을 나타냅니다. 멀티모달 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 심지어 코드까지 여러 모달리티로 작업할 수 있습니다. 각 유형에 대한 별도의 도구 대신, 하나의 모델이 모든 것을 함께 이해합니다.
</Callout>

## 멀티모달이 중요한 이유

전통적인 AI는 모든 것을 말로 설명해야 했습니다. 이미지에 대해 질문하고 싶으신가요? 먼저 설명해야 했습니다. 문서를 분석하고 싶으신가요? 수동으로 전사해야 했습니다. 멀티모달 모델은 이러한 장벽을 없앱니다.

<InfoGrid items={[
  { label: "보고 이해하기", description: "이미지를 업로드하고 직접 질문하세요—설명이 필요 없습니다", example: "\"이 회로 다이어그램에서 뭐가 잘못됐나요?\"", color: "blue" },
  { label: "말로 창작하기", description: "원하는 것을 설명하고 이미지, 오디오 또는 비디오를 생성하세요", example: "\"수채화 스타일의 산 위로 지는 석양\"", color: "purple" },
  { label: "모든 것 결합하기", description: "텍스트, 이미지 및 기타 미디어를 단일 대화에서 혼합하세요", example: "\"이 두 디자인을 비교하고 모바일에 더 적합한 것을 알려주세요\"", color: "green" },
  { label: "문서 분석하기", description: "문서, 영수증 또는 스크린샷 사진에서 정보를 추출하세요", example: "\"이 청구서 사진에서 모든 항목을 추출해 주세요\"", color: "amber" }
]} />

## 멀티모달에서 프롬프팅이 더욱 중요한 이유

텍스트 전용 모델에서 AI는 사용자가 입력한 것을 정확히 받습니다. 하지만 멀티모달 모델에서 AI는 시각적 또는 오디오 정보를 해석해야 하며—해석에는 안내가 필요합니다.

<Compare 
  before={{ label: "모호한 멀티모달 프롬프트", content: "이 이미지에서 무엇이 보이나요?\n\n[복잡한 대시보드 이미지]" }}
  after={{ label: "안내된 멀티모달 프롬프트", content: "이것은 저희 분석 대시보드의 스크린샷입니다. 다음에 집중해 주세요:\n1. 오른쪽 상단의 전환율 그래프\n2. 오류 표시기 또는 경고\n3. 데이터가 정상인지 비정상인지\n\n[복잡한 대시보드 이미지]" }}
/>

**안내 없이**, 모델은 색상, 레이아웃 또는 관련 없는 세부 사항을 설명할 수 있습니다. **안내가 있으면**, 실제로 중요한 것에 집중합니다.

<Callout type="warning" title="해석의 격차">
이미지를 볼 때, 사용자는 맥락과 목표에 따라 무엇이 중요한지 즉시 알 수 있습니다. AI는 사용자가 제공하지 않으면 이 맥락을 가지고 있지 않습니다. 벽의 균열 사진은 구조 공학적 우려, 예술적 질감, 또는 관련 없는 배경일 수 있습니다. 프롬프트가 AI가 해석하는 방식을 결정합니다.
</Callout>

## 멀티모달 환경

다른 모델들은 다른 기능을 가지고 있습니다. 2025년 현재 사용 가능한 것은 다음과 같습니다:

### 이해 모델 (입력 → 분석)

이러한 모델은 다양한 미디어 유형을 받아들이고 텍스트 분석 또는 응답을 생성합니다.

<InfoGrid items={[
  { label: "GPT-4o / GPT-5", description: "텍스트 + 이미지 + 오디오 → 텍스트. 128K 컨텍스트를 가진 OpenAI의 플래그십으로, 강력한 창작 및 추론 능력, 감소된 환각률을 제공합니다.", color: "green" },
  { label: "Claude 4 Sonnet/Opus", description: "텍스트 + 이미지 → 텍스트. 고급 추론을 갖춘 Anthropic의 안전 중심 모델로, 코딩 및 복잡한 다단계 작업에 탁월합니다.", color: "purple" },
  { label: "Gemini 2.5", description: "텍스트 + 이미지 + 오디오 + 비디오 → 텍스트. 1M 토큰 컨텍스트를 가진 Google의 모델로, 자체 팩트체킹, 코딩 및 연구를 위한 빠른 처리가 특징입니다.", color: "blue" },
  { label: "LLaMA 4 Scout", description: "텍스트 + 이미지 + 비디오 → 텍스트. 긴 문서와 코드베이스를 위한 대규모 10M 토큰 컨텍스트를 가진 Meta의 오픈소스 모델입니다.", color: "cyan" },
  { label: "Grok 4", description: "텍스트 + 이미지 → 텍스트. 최신 응답을 위한 실시간 데이터 접근 및 소셜 미디어 통합을 갖춘 xAI의 모델입니다.", color: "red" }
]} />

### 생성 모델 (텍스트 → 미디어)

이러한 모델은 텍스트 설명에서 이미지, 오디오 또는 비디오를 생성합니다.

<InfoGrid items={[
  { label: "DALL-E 3", description: "텍스트 → 이미지. 프롬프트 설명에 대한 높은 정확도를 가진 OpenAI의 이미지 생성기입니다.", color: "amber" },
  { label: "Midjourney", description: "텍스트 + 이미지 → 이미지. 예술적 품질, 스타일 제어 및 미적 출력으로 유명합니다.", color: "pink" },
  { label: "Sora", description: "텍스트 → 비디오. 설명에서 클립을 생성하는 OpenAI의 비디오 생성 모델입니다.", color: "red" },
  { label: "Whisper", description: "오디오 → 텍스트. 여러 언어에서 높은 정확도를 가진 OpenAI의 음성-텍스트 변환 도구입니다.", color: "cyan" }
]} />

<Callout type="info" title="빠른 진화">
멀티모달 환경은 빠르게 변화합니다. 새로운 모델이 자주 출시되고, 기존 모델은 업데이트를 통해 기능을 확보합니다. 현재 기능과 제한 사항에 대한 최신 문서를 항상 확인하세요.
</Callout>

## 이미지 이해 프롬프트

가장 일반적인 멀티모달 사용 사례는 AI에게 이미지 분석을 요청하는 것입니다. 핵심은 필요한 것에 대한 맥락을 제공하는 것입니다.

### 기본 이미지 분석

명확한 요청 구조로 시작하세요. 모델에게 어떤 측면에 집중해야 하는지 알려주세요.

<TryIt 
  title="구조화된 이미지 분석"
  description="이 프롬프트는 이미지 분석을 위한 명확한 프레임워크를 제공합니다. 모델은 사용자가 필요로 하는 정보가 정확히 무엇인지 알 수 있습니다."
  prompt={`이 이미지를 분석하고 다음을 설명해 주세요:

1. **주요 대상**: 이 이미지의 주요 초점은 무엇인가요?
2. **배경**: 이것은 어디인 것 같나요? (실내/실외, 장소 유형)
3. **분위기**: 어떤 감정적 톤이나 분위기를 전달하나요?
4. **텍스트 내용**: 보이는 텍스트, 표지판 또는 라벨이 있나요?
5. **주목할 세부 사항**: 첫눈에 놓칠 수 있는 것은 무엇인가요?
6. **기술적 품질**: 조명, 초점 및 구도는 어떤가요?

[분석하고 싶은 이미지를 붙여넣거나 설명하세요]

이미지 설명 또는 URL: \${imageDescription}`}
/>

### 이미지에 대한 구조화된 출력

이미지 분석을 프로그래밍 방식으로 처리해야 할 때는 JSON 출력을 요청하세요.

<TryIt 
  title="JSON 이미지 분석"
  description="애플리케이션에서 쉽게 파싱하고 사용할 수 있는 이미지 분석에서 구조화된 데이터를 얻으세요."
  prompt={`이 이미지를 분석하고 다음 구조의 JSON 객체를 반환해 주세요:

{
  "summary": "한 문장 설명",
  "objects": ["보이는 주요 객체 목록"],
  "people": {
    "count": "숫자 또는 'none'",
    "activities": ["그들이 하고 있는 것(있다면)"]
  },
  "text_detected": ["이미지에서 보이는 텍스트"],
  "colors": {
    "dominant": ["상위 3가지 색상"],
    "mood": "따뜻함/차가움/중립"
  },
  "setting": {
    "type": "실내/실외/알 수 없음",
    "description": "더 구체적인 장소 설명"
  },
  "technical": {
    "quality": "높음/중간/낮음",
    "lighting": "조명에 대한 설명",
    "composition": "프레이밍/구도에 대한 설명"
  },
  "confidence": "높음/중간/낮음"
}

분석할 이미지: \${imageDescription}`}
/>

### 비교 분석

여러 이미지를 비교하려면 명확한 라벨링과 구체적인 비교 기준이 필요합니다.

<TryIt 
  title="이미지 비교"
  description="결정에 중요한 구체적인 기준으로 두 개 이상의 이미지를 비교하세요."
  prompt={`\${purpose}를 위해 이 이미지들을 비교해 주세요:

**이미지 A**: \${imageA}
**이미지 B**: \${imageB}

이 기준으로 각 이미지를 분석해 주세요:
1. \${criterion1} (중요도: 높음)
2. \${criterion2} (중요도: 중간)  
3. \${criterion3} (중요도: 낮음)

다음을 제공해 주세요:
- 각 기준에 대한 나란히 비교
- 각각의 강점과 약점
- 이유와 함께 명확한 추천
- 모든 우려 사항 또는 주의점`}
/>

## 문서 및 스크린샷 분석

멀티모달 AI의 가장 실용적인 응용 프로그램 중 하나는 문서, 스크린샷 및 UI 요소를 분석하는 것입니다. 이는 수동 전사 및 검토 시간을 절약합니다.

### 문서 추출

스캔된 문서, 영수증 사진, 이미지로 된 PDF 모두 처리할 수 있습니다. 핵심은 모델에게 문서의 유형과 필요한 정보를 알려주는 것입니다.

<TryIt 
  title="문서 데이터 추출기"
  description="문서, 영수증, 청구서 또는 양식 사진에서 구조화된 데이터를 추출하세요."
  prompt={`이것은 \${documentType}의 사진/스캔입니다.

모든 정보를 구조화된 JSON 형식으로 추출해 주세요:

{
  "document_type": "감지된 유형",
  "date": "있는 경우",
  "key_fields": {
    "field_name": "value"
  },
  "line_items": [
    {"description": "", "amount": ""}
  ],
  "totals": {
    "subtotal": "",
    "tax": "",
    "total": ""
  },
  "handwritten_notes": ["모든 손글씨 텍스트"],
  "unclear_sections": ["읽기 어려운 영역"],
  "confidence": "높음/중간/낮음"
}

중요: 텍스트가 불분명한 경우, 추측하지 말고 "unclear_sections"에 기록하세요. 상당 부분을 읽기 어려웠다면 confidence를 "낮음"으로 표시하세요.

문서 설명: \${documentDescription}`}
/>

### 스크린샷 및 UI 분석

스크린샷은 디버깅, UX 검토 및 문서화를 위한 보물창고입니다. AI가 중요한 것에 집중하도록 안내하세요.

<TryIt 
  title="UI/UX 스크린샷 분석기"
  description="디버깅, UX 검토 또는 문서화를 위한 스크린샷의 상세한 분석을 얻으세요."
  prompt={`이것은 \${applicationName}의 스크린샷입니다.

이 인터페이스를 분석해 주세요:

**식별**
- 이것은 어떤 화면/페이지/상태인가요?
- 사용자가 여기서 무엇을 달성하려고 하나요?

**UI 요소**
- 주요 인터랙티브 요소 (버튼, 폼, 메뉴)
- 현재 상태 (선택됨, 채워짐 또는 확장된 것이 있나요?)
- 오류 메시지, 경고 또는 알림이 있나요?

**UX 평가**
- 레이아웃이 명확하고 직관적인가요?
- 혼란스러운 요소나 불분명한 라벨이 있나요?
- 접근성 우려 사항 (대비, 텍스트 크기 등)?

**감지된 문제**
- 시각적 버그나 정렬 오류?
- 잘린 텍스트나 오버플로우 문제?
- 일관성 없는 스타일링?

스크린샷 설명: \${screenshotDescription}`}
/>

### 오류 메시지 분석

오류가 발생했을 때, 스크린샷은 종종 오류 텍스트를 복사하는 것보다 더 많은 맥락을 포함합니다.

<TryIt 
  title="스크린샷에서 오류 진단"
  description="스크린샷의 오류 메시지에 대한 쉬운 설명과 수정 방법을 얻으세요."
  prompt={`\${context}에서 이 오류가 보입니다.

[오류 메시지/스크린샷을 설명하거나 붙여넣으세요]
오류 세부 정보: \${errorDetails}

다음을 제공해 주세요:

1. **쉬운 설명**: 이 오류가 실제로 무엇을 의미하나요?

2. **가능한 원인** (확률 순으로):
   - 가장 가능성 높음: 
   - 가능성 있음:
   - 덜 흔함:

3. **단계별 수정**:
   - 먼저, 시도해 보세요...
   - 그래도 안 되면...
   - 최후의 수단으로...

4. **예방**: 앞으로 이 오류를 피하는 방법

5. **경고 신호**: 이 오류가 더 심각한 문제를 나타낼 수 있는 경우`}
/>

## 이미지 생성 프롬프트

텍스트 설명에서 이미지를 생성하는 것은 예술입니다. 프롬프트가 더 구체적이고 구조화될수록, 결과가 원하는 비전에 더 가까워집니다.

### 이미지 프롬프트의 구조

효과적인 이미지 생성 프롬프트에는 여러 구성 요소가 있습니다:

<InfoGrid items={[
  { label: "주제", description: "이미지의 주요 초점은 무엇인가요?", example: "가을 낙엽 속에서 놀고 있는 골든 리트리버", color: "blue" },
  { label: "스타일", description: "어떤 예술 스타일이나 매체인가요?", example: "수채화, 디지털 아트, 포토리얼리스틱", color: "purple" },
  { label: "구도", description: "장면이 어떻게 배열되어 있나요?", example: "클로즈업 초상화, 넓은 풍경, 조감도", color: "green" },
  { label: "조명", description: "광원과 품질은 무엇인가요?", example: "부드러운 아침 햇살, 극적인 그림자, 네온 빛", color: "amber" },
  { label: "분위기", description: "어떤 느낌을 불러일으켜야 하나요?", example: "평화로운, 에너지 넘치는, 신비로운, 향수를 자극하는", color: "pink" },
  { label: "세부 사항", description: "포함하거나 피해야 할 특정 요소", example: "포함: 꽃. 피하기: 텍스트, 워터마크", color: "cyan" }
]} />

### 기본 이미지 생성

<TryIt 
  title="구조화된 이미지 프롬프트"
  description="이 템플릿을 사용하여 상세하고 구체적인 이미지 생성 프롬프트를 만드세요."
  prompt={`다음 사양으로 이미지를 생성해 주세요:

**주제**: \${subject}

**스타일**: \${style}
**매체**: \${medium} (예: 유화, 디지털 아트, 사진)

**구도**:
- 프레이밍: \${framing} (클로즈업, 미디엄 샷, 와이드 앵글)
- 시점: \${perspective} (눈높이, 로우 앵글, 오버헤드)
- 초점: \${focusArea}

**조명**:
- 광원: \${lightSource}
- 품질: \${lightQuality} (부드러운, 강한, 확산된)
- 시간대: \${timeOfDay}

**색상 팔레트**: \${colors}

**분위기/대기**: \${mood}

**반드시 포함**: \${includeElements}
**반드시 피하기**: \${avoidElements}

**기술적**: \${aspectRatio} 종횡비, 고품질`}
/>

### 장면 구축

복잡한 장면의 경우, 전경에서 배경까지 레이어를 설명하세요.

<TryIt 
  title="레이어별 장면 설명"
  description="각 깊이 레이어에 무엇이 나타나는지 설명하여 복잡한 장면을 구축하세요."
  prompt={`상세한 장면을 생성해 주세요:

**배경 설정**: \${setting}

**전경** (관찰자에게 가장 가까움):
\${foreground}

**중간 영역** (주요 액션 영역):
\${middleGround}

**배경** (먼 요소):
\${background}

**대기 세부 사항**:
- 날씨/공기: \${weather}
- 조명: \${lighting}
- 시간: \${timeOfDay}

**스타일**: \${artisticStyle}
**분위기**: \${mood}
**색상 팔레트**: \${colors}

포함할 추가 세부 사항: \${additionalDetails}`}
/>

## 오디오 프롬프팅

오디오 처리는 음성 콘텐츠의 전사, 분석 및 이해를 가능하게 합니다. 핵심은 오디오가 무엇을 포함하는지에 대한 맥락을 제공하는 것입니다.

### 향상된 전사

기본 전사는 시작일 뿐입니다. 좋은 프롬프트를 사용하면 화자 식별, 타임스탬프 및 도메인별 정확도를 얻을 수 있습니다.

<TryIt 
  title="스마트 전사"
  description="화자 라벨, 타임스탬프 및 불분명한 섹션 처리가 포함된 정확한 전사를 얻으세요."
  prompt={`이 오디오 녹음을 전사해 주세요.

**맥락**: \${recordingType} (회의, 인터뷰, 팟캐스트, 강의 등)
**예상 화자**: \${speakerCount} (\${speakerRoles})
**도메인**: \${domain} (예상되는 전문 용어: \${technicalTerms})

**출력 형식**:
[00:00] **화자 1 (이름/역할)**: 전사된 텍스트.
[00:15] **화자 2 (이름/역할)**: 그들의 응답.

**지침**:
- 자연스러운 끊김에서 타임스탬프 포함 (30-60초마다 또는 화자 변경 시)
- 불분명한 섹션은 [청취 불가] 또는 [불분명: 추측?]으로 표시
- 비음성 소리는 괄호로 표시: [웃음], [전화벨], [긴 침묵]
- 필러 단어는 의미 있는 경우에만 유지 (음, 어는 제거 가능)
- 실행 항목이나 결정 사항은 → 기호로 표시

오디오 설명: \${audioDescription}`}
/>

### 오디오 콘텐츠 분석

전사 외에도, AI는 오디오의 내용, 톤 및 주요 순간을 분석할 수 있습니다.

<TryIt 
  title="오디오 콘텐츠 분석기"
  description="요약, 주요 순간 및 감정을 포함한 오디오 콘텐츠의 종합적인 분석을 얻으세요."
  prompt={`이 오디오 녹음을 분석해 주세요:

오디오 설명: \${audioDescription}

다음을 제공해 주세요:

**1. 핵심 요약** (2-3문장)
이 녹음은 무엇에 관한 것인가요? 주요 시사점은 무엇인가요?

**2. 화자**
- 구별되는 화자는 몇 명인가요?
- 특성 (식별 가능한 경우): 톤, 말하는 스타일, 전문성 수준

**3. 콘텐츠 분석**
- 논의된 주요 주제 (대략적인 타임스탬프와 함께)
- 제시된 핵심 포인트
- 제기된 질문

**4. 감정 분석**
- 전반적인 톤 (공식적, 캐주얼, 긴장된, 친근한)
- 주목할 만한 감정적 순간
- 전체적인 에너지 수준

**5. 실행 가능한 항목**
- 내린 결정
- 언급된 실행 항목
- 필요한 후속 조치

**6. 주목할 인용문**
타임스탬프와 함께 2-3개의 중요한 인용문 추출

**7. 오디오 품질**
- 전반적인 명료도
- 문제점 (배경 소음, 중단, 기술적 문제)`}
/>

## 비디오 프롬프팅

비디오는 시간에 따른 시각 및 오디오 분석을 결합합니다. 도전 과제는 전체 길이에 걸쳐 관련 측면에 집중하도록 AI를 안내하는 것입니다.

### 비디오 이해

<TryIt 
  title="종합 비디오 분석"
  description="타임라인, 시각적 요소 및 주요 순간을 포함한 비디오 콘텐츠의 구조화된 분석을 얻으세요."
  prompt={`이 비디오를 분석해 주세요: \${videoDescription}

종합적인 분석을 제공해 주세요:

**1. 개요** (2-3문장)
이 비디오는 무엇에 관한 것인가요? 주요 메시지나 목적은 무엇인가요?

**2. 주요 순간 타임라인**
| 타임스탬프 | 이벤트 | 중요성 |
|-----------|-------|--------|
| 0:00 | ... | ... |

**3. 시각적 분석**
- 배경/장소: 어디에서 촬영되었나요?
- 사람들: 누가 등장하나요? 무엇을 하고 있나요?
- 객체: 등장하는 주요 아이템이나 소품
- 시각적 스타일: 품질, 편집, 사용된 그래픽

**4. 오디오 분석**
- 음성: 제시된 주요 포인트 (대화가 있는 경우)
- 음악: 유형, 분위기, 사용 방식
- 효과음: 주목할 만한 오디오 요소

**5. 제작 품질**
- 비디오 품질 및 편집
- 페이싱과 구조
- 목적에 대한 효과

**6. 대상 청중**
이 비디오는 누구를 위해 만들어졌나요? 그들에게 잘 맞나요?

**7. 주요 시사점**
시청자가 이 비디오에서 기억해야 할 것은 무엇인가요?`}
/>

### 비디오 콘텐츠 추출

비디오에서 특정 정보를 추출할 때는 필요한 것을 정확히 지정하세요.

<TryIt 
  title="비디오 데이터 추출기"
  description="타임스탬프와 구조화된 출력으로 비디오에서 특정 정보를 추출하세요."
  prompt={`이 비디오에서 특정 정보를 추출해 주세요:

비디오 유형: \${videoType}
비디오 설명: \${videoDescription}

**추출할 정보**:
1. \${extractItem1}
2. \${extractItem2}
3. \${extractItem3}

**출력 형식**:
{
  "video_summary": "간략한 설명",
  "duration": "추정 길이",
  "extracted_data": [
    {
      "timestamp": "MM:SS",
      "item": "발견된 것",
      "details": "추가 맥락",
      "confidence": "높음/중간/낮음"
    }
  ],
  "items_not_found": ["요청했지만 존재하지 않는 항목 목록"],
  "additional_observations": "명시적으로 요청하지 않았지만 관련 있는 것"
}`}
/>

## 멀티모달 조합

멀티모달 AI의 진정한 힘은 다양한 유형의 입력을 결합할 때 나타납니다. 이러한 조합은 단일 모달리티로는 불가능한 분석을 가능하게 합니다.

### 이미지 + 텍스트 검증

이미지와 설명이 일치하는지 확인하세요—이커머스, 콘텐츠 검토 및 품질 보증에 필수적입니다.

<TryIt 
  title="이미지-텍스트 정합성 검사기"
  description="이미지가 텍스트 설명을 정확하게 나타내는지, 그리고 그 반대도 확인하세요."
  prompt={`이 이미지와 함께 제공된 텍스트의 정합성을 분석해 주세요:

**이미지**: \${imageDescription}
**텍스트 설명**: "\${textDescription}"

평가해 주세요:

**1. 정확도 일치**
- 이미지가 텍스트가 설명하는 것을 보여주나요?
- 점수: [1-10] 및 설명

**2. 텍스트 주장 vs. 시각적 현실**
| 텍스트의 주장 | 이미지에서 보이나요? | 참고 |
|---------------|---------------------|------|
| ... | 예/아니오/부분적 | ... |

**3. 언급되지 않은 시각적 요소**
이미지에서 보이지만 텍스트에 설명되지 않은 것은 무엇인가요?

**4. 보이지 않는 텍스트 주장**
텍스트에 설명되었지만 이미지에서 확인할 수 없는 것은 무엇인가요?

**5. 권장 사항**
- 텍스트에 대해: [이미지와 일치하도록 개선]
- 이미지에 대해: [텍스트와 일치하도록 개선]

**6. 전반적 평가**
이 이미지-텍스트 쌍이 \${purpose}에 신뢰할 수 있나요?`}
/>

### 스크린샷 + 코드 디버깅

개발자에게 가장 강력한 조합 중 하나: 코드와 함께 시각적 버그를 보는 것입니다.

<TryIt 
  title="시각적 버그 디버거"
  description="시각적 출력과 소스 코드를 함께 분석하여 UI 문제를 디버그하세요."
  prompt={`UI 버그가 있습니다. 보이는 것과 코드는 다음과 같습니다:

**스크린샷 설명**: \${screenshotDescription}
**문제점**: \${bugDescription}
**예상 동작**: \${expectedBehavior}

**관련 코드**:
\`\`\`\${language}
\${code}
\`\`\`

도와주세요:

**1. 근본 원인 분석**
- 코드에서 무엇이 이 시각적 문제를 일으키나요?
- 어떤 특정 줄이 원인인가요?

**2. 설명**
- 왜 이 코드가 이런 시각적 결과를 만드나요?
- 기본 메커니즘은 무엇인가요?

**3. 수정**
\`\`\`\${language}
// 수정된 코드
\`\`\`

**4. 예방**
- 앞으로 이런 유형의 버그를 피하는 방법
- 확인해야 할 관련 문제`}
/>

### 다중 이미지 의사 결정

옵션 중에서 선택할 때, 구조화된 비교가 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

<TryIt 
  title="시각적 옵션 비교기"
  description="기준에 따라 여러 이미지를 체계적으로 비교하여 정보에 입각한 결정을 내리세요."
  prompt={`\${purpose}를 위해 이 옵션들 중에서 선택하고 있습니다:

**옵션 A**: \${optionA}
**옵션 B**: \${optionB}
**옵션 C**: \${optionC}

**내 기준** (중요도 순서):
1. \${criterion1} (가중치: 높음)
2. \${criterion2} (가중치: 중간)
3. \${criterion3} (가중치: 낮음)

다음을 제공해 주세요:

**비교 매트릭스**
| 기준 | 옵션 A | 옵션 B | 옵션 C |
|------|--------|--------|--------|
| \${criterion1} | 점수 + 참고 | ... | ... |
| \${criterion2} | ... | ... | ... |
| \${criterion3} | ... | ... | ... |

**가중 점수**
- 옵션 A: X/10
- 옵션 B: X/10
- 옵션 C: X/10

**권장 사항**
명시된 우선순위에 따라, [옵션]을 추천합니다. 왜냐하면...

**주의 사항**
- [조건]인 경우, 대신 [대안]을 고려하세요
- [잠재적 문제]에 주의하세요`}
/>

## 멀티모달 프롬프트 모범 사례

멀티모달 AI에서 훌륭한 결과를 얻으려면 그 기능과 한계를 모두 이해해야 합니다.

### 효과적인 멀티모달 프롬프트의 요소

<InfoGrid items={[
  { label: "맥락 제공하기", description: "모델에게 미디어가 무엇이고 왜 분석하는지 알려주세요", example: "\"이것은 저희 이커머스 사이트용 제품 사진입니다...\"", color: "green" },
  { label: "구체적으로 말하기", description: "일반적인 인상보다 특정 요소에 대해 질문하세요", example: "\"오른쪽 상단 모서리의 가격표에 집중해 주세요\"", color: "green" },
  { label: "위치 참조하기", description: "공간적 언어를 사용하여 특정 영역을 가리키세요", example: "\"왼쪽 하단 사분면에서...\"", color: "green" },
  { label: "목표 명시하기", description: "분석을 무엇에 사용할지 설명하세요", example: "\"이 이미지가 모바일 앱에 적합한지 결정해야 합니다\"", color: "green" }
]} />

### 피해야 할 일반적인 실수

<InfoGrid items={[
  { label: "완벽한 시각 가정하기", description: "모델은 특히 저해상도 이미지에서 작은 세부 사항을 놓칠 수 있습니다", example: "압축된 스크린샷의 8pt 텍스트에 대해 질문하지 마세요", color: "red" },
  { label: "완벽한 OCR 기대하기", description: "손글씨, 특이한 글꼴 및 복잡한 레이아웃은 오류를 유발할 수 있습니다", example: "영수증과 양식에서 추출한 텍스트를 확인하세요", color: "red" },
  { label: "콘텐츠 정책 무시하기", description: "모델은 특정 유형의 콘텐츠에 대한 제한이 있습니다", example: "특정 개인을 식별하거나 부적절한 콘텐츠를 분석하지 않습니다", color: "red" },
  { label: "검증 건너뛰기", description: "미디어에서 추출한 중요한 정보는 항상 확인하세요", example: "문서 추출에서 숫자, 날짜 및 이름을 다시 확인하세요", color: "red" }
]} />

### 한계를 우아하게 처리하기

<TryIt 
  title="불확실성 인식 이미지 분석"
  description="이 프롬프트는 모델이 명확하게 볼 수 없거나 불확실한 경우를 명시적으로 처리합니다."
  prompt={`이 이미지를 분석해 주세요: \${imageDescription}

**불확실성 처리 지침**:

무언가를 명확하게 볼 수 없는 경우:
- 추측하거나 세부 사항을 만들어내지 마세요
- 말하세요: "[보이는 것]은 볼 수 있지만 [불분명한 요소]는 명확하게 파악할 수 없습니다"
- 어떤 추가 정보가 도움이 될지 제안하세요

콘텐츠가 제한된 것으로 보이는 경우:
- 무엇을 분석할 수 있고 없는지 설명하세요
- 분석의 허용된 측면에 집중하세요

사람에 대해 질문받은 경우:
- 행동, 위치 및 일반적인 특성을 설명하세요
- 특정 개인을 식별하려고 시도하지 마세요
- 집중할 것: 사람 수, 활동, 표정, 복장

**분석 결과**:
[이 지침을 적용하여 분석을 진행하세요]`}
/>

<Quiz 
  question="멀티모달 모델에서 프롬프팅이 텍스트 전용 모델보다 더 중요한 이유는 무엇인가요?"
  options={[
    "멀티모달 모델이 덜 지능적이어서 더 많은 도움이 필요합니다",
    "이미지와 오디오는 본질적으로 모호합니다—AI는 어떤 측면이 중요한지 알기 위해 맥락이 필요합니다",
    "멀티모달 모델은 한 번에 한 가지 유형의 입력만 처리할 수 있습니다",
    "텍스트 프롬프트는 멀티모달 모델에서 작동하지 않습니다"
  ]}
  correctIndex={1}
  explanation="이미지를 볼 때, 사용자는 목표에 따라 무엇이 중요한지 즉시 알 수 있습니다. AI는 이 맥락이 없습니다—벽의 균열 사진은 공학적 우려, 예술적 질감 또는 관련 없는 배경일 수 있습니다. 프롬프트가 AI가 제공된 미디어를 해석하고 집중하는 방식을 결정합니다."
/>
