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Semantic

Context is 80% of the result — good context makes a good answer, and whether context is present is what decides the answer's quality.

컨텍스트가 결과의 80%입니다 — 좋은 컨텍스트가 좋은 답을 만들고, 컨텍스트의 유무가 답의 질을 가릅니다.

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Context is 80% of the result — good context makes a good answer, and whether context is present is what decides the answer's quality. Same model, same question — the answer still splits on what context you lay down first. Ask "where should I open a café?" bare-handed and you get generalities; ask it on top of a trade-area report and per-customer spend data and you get an answer you can actually use. Sharpening the prompt is the remaining 20%; 80% of the result is already decided by what context you hand the model.
Also in Korean
컨텍스트가 결과의 80%입니다 — 좋은 컨텍스트가 좋은 답을 만들고, 컨텍스트의 유무가 답의 질을 가릅니다. 같은 모델, 같은 질문이라도 어떤 맥락을 깔아주느냐에 따라 답이 갈립니다. "카페 어디다 차리면 좋을까?"라고 맨몸으로 물으면 일반론이 돌아오지만, 상권 리포트와 객단가 데이터를 깔아두고 물으면 실제로 쓸 수 있는 답이 나옵니다. 프롬프트를 더 깎는 일은 남은 20%이고, 결과의 80%는 어떤 컨텍스트를 쥐여 주느냐에서 이미 결정됩니다.

Sources