구글 AI Mode의 검색 쿼리 추출 팁: 터미널 로거 프롬프트 기법

핵심

구글 Gemini의 AI Mode에서 터미널 로거 프롬프트 기법을 사용하면 모델이 근거 확보(grounding)를 위해 내부적으로 생성한 검색 쿼리를 일부 노출하는 경향이 있다.

프롬프트 구조

프롬프트는 다음과 같은 단계적 구조를 따른다:

• 모델에게 "터미널 로거" 역할을 부여한다
• 작업(예: "내일의 여행 계획")을 제시한다
• 끝에 print(query_fan_outs) 형태의 Python 코드 블록으로 검색어 목록을 출력하도록 명시한다
• query_fan_out은 해당 맥락에서 근거 확보에 사용한 모든 검색어를 의미한다

작동 원리와 한계

성공 사례:

• Pro Mode를 활성화한 상태에서 실행하면 모델이 내부적으로 생성한 검색 쿼리 목록을 출력하는 경우가 많다
• Gemini와 AI Mode는 서로 다른 방어 기법으로 시스템 명령어 공격에 상당히 잘 대응하며, 안전 아키텍처는 내부 추론이나 도구 호출의 직접적 노출을 방지하도록 설계되어 있다

제한사항:

• 이 프롬프트가 반환하는 쿼리가 완전히 정확하다고 주장하지 않는다
• 프롬프트는 의도적으로 최소한의 구조만 포함하고 있으며, 위치 신호, 개인화 신호, 기타 맥락 정보를 포함하지 않았다
• 목표는 시스템이 자신의 근거 확보 프로세스의 일부를 노출하는지를 테스트하는 것일 뿐이다

관련 연구

이러한 기법의 아이디어는 **LLM을 판사로 사용하는 연구 패러다임(LLM as a Judge)**에서 영감을 받았다. 저자는 이와 유사한 기법을 ChatGPT 5.4의 웹 검색 파이프라인에 적용한 시스템 프롬프트 구조도 추후 공개할 예정이다.