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프롬프트 체이닝

프롬프트 체이닝은 복잡한 문제를 작고 관리하기 쉬운 하위 문제들로 분해하여 대규모 언어 모델(LLM)이 각 단계를 순차적으로 처리하도록 하는 방법. 이는 단일 프롬프트의 한계를 극복하고 신뢰성과 제어력을 향상시켜 외부 도구와의 통합을 가능하게 함.

개요​

프롬프트 체이닝은 때때로 파이프라인 패턴이라고도 불리며, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용할 때 복잡한 작업을 처리하기 위한 강력한 패러다임을 나타냅니다. LLM이 복잡한 문제를 단일의 거대한 단계로 해결할 것이라고 기대하기보다는, 프롬프트 체이닝은 분할 정복 전략을 옹호합니다. 핵심 아이디어는 원래의 어려운 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 일련의 하위 문제로 분해하는 것입니다. 각 하위 문제는 특별히 고안된 프롬프트를 통해 개별적으로 처리되며, 한 프롬프트에서 생성된 출력은 체인의 다음 프롬프트에 입력으로 전략적으로 제공됩니다.

이 순차 처리 기술은 본질적으로 LLM과의 상호 작용에 모듈성과 명확성을 도입합니다. 복잡한 작업을 분해함으로써 각 개별 단계를 이해하고 디버깅하기가 더 쉬워져 전체 프로세스가 더욱 견고하고 해석 가능해집니다. 체인의 각 단계는 더 큰 문제의 특정 측면에 초점을 맞추도록 세심하게 제작되고 최적화될 수 있으며, 이는 더 정확하고 집중적인 출력을 가져옵니다.

한 단계의 출력이 다음 단계의 입력으로 작용하는 것이 중요합니다. 이 정보 전달은 의존성 체인을 구축하며, 따라서 이름이 붙여졌듯이, 이전 작업의 컨텍스트와 결과가 다음 처리를 안내합니다. 이를 통해 LLM은 이전 작업을 기반으로 이해를 정제하고 원하는 솔루션에 점진적으로 더 가까이 다가갈 수 있습니다. 또한, 프롬프트 체이닝은 단순히 문제를 분해하는 것만을 의미하지 않습니다. 외부 지식과 도구의 통합도 가능하게 합니다. 각 단계에서 LLM은 외부 시스템, API 또는 데이터베이스와 상호 작용하도록 지시받을 수 있으며, 이는 내부 학습 데이터를 넘어 지식과 능력을 풍부하게 합니다. 이 기능은 LLM이 고립된 모델이 아니라 더 광범위하고 지능적인 시스템의 필수 구성 요소로 기능할 수 있도록 하여 LLM의 잠재력을 극적으로 확장합니다.

프롬프트 체이닝의 중요성은 단순한 문제 해결을 넘어섭니다. 이는 정교한 AI 에이전트를 구축하기 위한 기본적인 기술로 작용합니다. 이러한 에이전트는 프롬프트 체인을 활용하여 동적 환경에서 자율적으로 계획하고, 추론하고, 행동할 수 있습니다. 프롬프트 시퀀스를 전략적으로 구성함으로써 에이전트는 다단계 추론, 계획 및 의사 결정이 필요한 작업에 참여할 수 있습니다. 이러한 에이전트 워크플로는 인간의 사고 과정을 더 가깝게 모방하여 복잡한 도메인 및 시스템과의 보다 자연스럽고 효과적인 상호 작용을 가능하게 합니다.

단일 프롬프트의 한계: 다면적인 작업의 경우, LLM에 단일하고 복잡한 프롬프트를 사용하는 것은 비효율적일 수 있으며, 모델이 제약과 지침에 어려움을 겪게 하여 프롬프트의 일부가 간과되는 지시 무시, 모델이 초기 컨텍스트를 잃는 컨텍스트 표류, 초기 오류가 증폭되는 오류 전파, 모델이 응답하기에 정보가 불충분하여 더 긴 컨텍스트 창이 필요한 프롬프트, 인지 부하가 잘못된 정보의 가능성을 높이는 환각 등으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 시장 조사 보고서를 분석하고, 결과를 요약하고, 데이터 포인트로 추세를 식별하고, 이메일을 작성하도록 요청하는 쿼리는 모델이 요약은 잘하지만 데이터 추출이나 이메일 작성을 제대로 수행하지 못하여 실패할 위험이 있습니다.

순차적 분해를 통한 신뢰성 향상: 프롬프트 체이닝은 복잡한 작업을 집중적이고 순차적인 워크플로로 분해하여 이러한 문제를 해결하며, 이는 신뢰성과 제어를 크게 향상시킵니다. 위 예시를 바탕으로 파이프라인 또는 체인 방식은 다음과 같이 설명할 수 있습니다:

  1. 초기 프롬프트 (요약): "다음 시장 조사 보고서의 주요 결과를 요약하십시오: [text]." 모델은 요약에만 집중하여 이 초기 단계의 정확성을 높입니다.
  2. 두 번째 프롬프트 (추세 식별): "요약을 사용하여 상위 세 가지 새로운 추세를 식별하고 각 추세를 뒷받침하는 특정 데이터 포인트를 추출하십시오: [output from step 1]." 이 프롬프트는 이제 더 제한적이며 검증된 출력을 직접 기반으로 합니다.
  3. 세 번째 프롬프트 (이메일 작성): "다음 추세와 그를 뒷받침하는 데이터를 간략하게 설명하는 이메일을 마케팅 팀에 작성하십시오: [output from step 2]."

이 분해는 프로세스에 대한 보다 세밀한 제어를 가능하게 합니다. 각 단계는 더 간단하고 모호함이 적어 모델의 인지 부하를 줄이고 더 정확하고 신뢰할 수 있는 최종 출력을 이끌어냅니다. 이러한 모듈성은 각 함수가 다음 함수에 결과를 전달하기 전에 특정 작업을 수행하는 계산 파이프라인과 유사합니다. 각 특정 작업에 대한 정확한 응답을 보장하기 위해 모델은 모든 단계에서 고유한 역할을 할당받을 수 있습니다. 예를 들어, 주어진 시나리오에서 초기 프롬프트는 "시장 분석가"로, 다음 프롬프트는 "무역 분석가"로, 세 번째 프롬프트는 "전문 문서 작성자" 등으로 지정될 수 있습니다.

구조화된 출력의 역할: 프롬프트 체인의 신뢰성은 단계 간에 전달되는 데이터의 무결성에 크게 의존합니다. 한 프롬프트의 출력이 모호하거나 형식이 잘못된 경우, 다음 프롬프트는 잘못된 입력으로 인해 실패할 수 있습니다. 이를 완화하기 위해 JSON 또는 XML과 같은 구조화된 출력 형식을 지정하는 것이 중요합니다.

예를 들어, 추세 식별 단계의 출력은 JSON 객체로 다음과 같이 포맷될 수 있습니다:

{
  "trends": [
    {
      "trend_name": "AI-Powered Personalization",
      "supporting_data": "73% of consumers prefer to do business with brands that use personal information to make their shopping experiences more relevant."
    },
    {
      "trend_name": "Sustainable and Ethical Brands",
      "supporting_data": "Sales of products with ESG-related claims grew 28% over the last five years, compared to 20% for products without."
    }
  ]
}

이러한 구조화된 형식은 데이터가 기계 판독 가능하며 모호함 없이 정확하게 구문 분석되어 다음 프롬프트에 삽입될 수 있도록 보장합니다. 이 관행은 자연어 해석에서 발생할 수 있는 오류를 최소화하며, 견고한 다단계 LLM 기반 시스템을 구축하는 데 핵심 구성 요소입니다.

실제 적용 및 사용 사례​

프롬프트 체이닝은 에이전트 시스템을 구축할 때 광범위한 시나리오에 적용 가능한 다재다능한 패턴입니다. 그 핵심 유용성은 복잡한 문제를 순차적이고 관리 가능한 단계로 분해하는 데 있습니다. 다음은 몇 가지 실제 적용 및 사용 사례입니다:

1. 정보 처리 워크플로​

많은 작업은 여러 변환을 통해 원시 정보를 처리하는 것을 포함합니다. 예를 들어, 문서를 요약하고, 주요 엔티티를 추출한 다음, 해당 엔티티를 사용하여 데이터베이스를 쿼리하거나 보고서를 생성하는 것과 같습니다. 프롬프트 체인은 다음과 같을 수 있습니다:

  • 프롬프트 1: 주어진 URL 또는 문서에서 텍스트 콘텐츠를 추출합니다.
  • 프롬프트 2: 정리된 텍스트를 요약합니다.
  • 프롬프트 3: 요약 또는 원본 텍스트에서 특정 엔티티(예: 이름, 날짜, 위치)를 추출합니다.
  • 프롬프트 4: 엔티티를 사용하여 내부 지식 기반을 검색합니다.
  • 프롬프트 5: 요약, 엔티티 및 검색 결과를 통합한 최종 보고서를 생성합니다.

이 방법론은 자동화된 콘텐츠 분석, AI 기반 연구 비서 개발 및 복잡한 보고서 생성과 같은 도메인에 적용됩니다.

2. 복잡한 질문 답변​

여러 단계의 추론 또는 정보 검색이 필요한 복잡한 질문에 답하는 것이 주요 사용 사례입니다. 예를 들어, "1929년 주식 시장 붕괴의 주요 원인은 무엇이었으며, 정부 정책은 어떻게 대응했는가?"와 같은 질문입니다.

  • 프롬프트 1: 사용자 쿼리에서 핵심 하위 질문(붕괴 원인, 정부 대응)을 식별합니다.
  • 프롬프트 2: 1929년 붕괴 원인에 대한 정보를 구체적으로 조사하거나 검색합니다.
  • 프롬프트 3: 1929년 주식 시장 붕괴에 대한 정부 정책 대응에 대한 정보를 구체적으로 조사하거나 검색합니다.
  • 프롬프트 4: 2단계와 3단계의 정보를 통합하여 원래 쿼리에 대한 일관된 답변을 생성합니다.

이 순차적 처리 방법론은 다단계 추론 및 정보 통합이 가능한 AI 시스템을 개발하는 데 필수적입니다. 이러한 시스템은 단일 데이터 포인트만으로는 답변할 수 없지만 일련의 논리적 단계 또는 다양한 소스에서 정보를 통합해야 할 때 필요합니다.

예를 들어, 특정 주제에 대한 포괄적인 보고서를 생성하도록 설계된 자동화된 연구 에이전트는 하이브리드 계산 워크플로를 실행합니다. 처음에 시스템은 수많은 관련 기사를 검색합니다. 각 기사에서 핵심 정보를 추출하는 후속 작업은 각 소스에 대해 동시에 수행될 수 있습니다. 이 단계는 독립적인 하위 작업이 효율성을 극대화하기 위해 동시에 실행되는 병렬 처리에 적합합니다.

그러나 개별 추출이 완료되면 프로세스는 본질적으로 순차적이 됩니다. 시스템은 먼저 추출된 데이터를 수집하고, 이를 일관된 초안으로 종합한 다음, 이 초안을 검토하고 다듬어 최종 보고서를 생성해야 합니다. 이러한 후속 단계는 각각 이전 단계의 성공적인 완료에 논리적으로 의존합니다. 여기에 프롬프트 체이닝이 적용됩니다. 수집된 데이터는 종합 프롬프트의 입력으로 사용되며, 결과적으로 종합된 텍스트는 최종 검토 프롬프트의 입력이 됩니다. 따라서 복잡한 작업은 독립적인 데이터 수집을 위한 병렬 처리와 종합 및 정제에 대한 의존적 단계를 위한 프롬프트 체이닝을 자주 결합합니다.

3. 데이터 추출 및 변환​

비구조화된 텍스트를 구조화된 형식으로 변환하는 것은 일반적으로 출력의 정확성과 완전성을 향상시키기 위해 순차적인 수정을 요구하는 반복적인 프로세스를 통해 달성됩니다.

  • 프롬프트 1: 송장 문서에서 특정 필드(예: 이름, 주소, 금액)를 추출하려고 시도합니다. 처리: 필요한 모든 필드가 추출되었는지, 그리고 형식 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.
  • 프롬프트 2 (조건부): 필드가 누락되었거나 형식이 잘못된 경우, 실패한 시도의 컨텍스트를 제공하여 누락되었거나 형식이 잘못된 정보를 구체적으로 찾도록 모델에 요청하는 새로운 프롬프트를 작성합니다.
  • 처리: 결과를 다시 검증합니다. 필요한 경우 반복합니다.
  • 출력: 추출되고 검증된 구조화된 데이터를 제공합니다.

이 순차적 처리 방법론은 양식, 송장 또는 이메일과 같은 비구조화된 소스에서 데이터를 추출하고 분석하는 데 특히 적용할 수 있습니다. 예를 들어, PDF 양식 처리와 같은 복잡한 OCR(광학 문자 인식) 문제를 해결하는 것은 분해된 다단계 접근 방식을 통해 더 효과적으로 처리됩니다.

처음에 대규모 언어 모델은 문서 이미지에서 기본 텍스트 추출을 수행하는 데 사용됩니다. 그 다음으로 모델은 원시 출력을 처리하여 데이터를 정규화합니다. 이 단계에서 모델은 "천오십"과 같은 숫자 텍스트를 숫자 값인 1050으로 변환할 수 있습니다. LLM의 중요한 과제는 정확한 수학적 계산을 수행하는 것입니다. 따라서 후속 단계에서 시스템은 필요한 산술 연산을 외부 계산기 도구에 위임할 수 있습니다. LLM은 필요한 계산을 식별하고, 정규화된 숫자를 도구에 공급한 다음, 정확한 결과를 통합합니다. 이 텍스트 추출, 데이터 정규화 및 외부 도구 사용의 연쇄적인 순서는 단일 LLM 쿼리에서 신뢰할 수 있게 얻기 어려운 최종적이고 정확한 결과를 달성합니다.

4. 콘텐츠 생성 워크플로​

복잡한 콘텐츠의 구성은 일반적으로 초기 아이디어 구상, 구조 개요 작성, 초안 작성 및 후속 수정과 같은 뚜렷한 단계로 분해되는 절차적 작업입니다.

  • 프롬프트 1: 사용자의 일반적인 관심사를 기반으로 5가지 주제 아이디어를 생성합니다.
  • 처리: 사용자가 하나의 아이디어를 선택하거나 자동으로 최적의 아이디어를 선택하도록 합니다.
  • 프롬프트 2: 선택된 주제를 기반으로 상세한 개요를 생성합니다.
  • 프롬프트 3: 개요의 첫 번째 포인트를 기반으로 초안 섹션을 작성합니다.
  • 프롬프트 4: 개요의 두 번째 포인트를 기반으로 이전 섹션을 컨텍스트로 제공하여 초안 섹션을 작성합니다. 모든 개요 포인트에 대해 이 작업을 계속합니다.
  • 프롬프트 5: 일관성, 어조 및 문법에 대해 전체 초안을 검토하고 다듬습니다.

이 방법론은 창의적인 내러티브, 기술 문서 및 기타 형태의 구조화된 텍스트 콘텐츠의 자동 작성을 포함한 다양한 자연어 생성 작업에 사용됩니다.

5. 상태를 가진 대화 에이전트​

포괄적인 상태 관리 아키텍처는 순차적 연결보다 더 복잡한 방법을 사용하지만, 프롬프트 체이닝은 대화의 연속성을 보존하기 위한 기본적인 메커니즘을 제공합니다. 이 기술은 대화 시퀀스의 이전 상호 작용에서 얻은 정보나 추출된 엔티티를 체계적으로 통합하는 새로운 프롬프트로 각 대화 턴을 구성함으로써 컨텍스트를 유지합니다.

  • 프롬프트 1: 사용자 발화 1을 처리하고 의도 및 주요 엔티티를 식별합니다.
  • 처리: 의도 및 엔티티로 대화 상태를 업데이트합니다.
  • 프롬프트 2: 현재 상태를 기반으로 응답을 생성하거나 다음 필요한 정보를 식별합니다.
  • 후속 턴에 대해 반복합니다. 각 새로운 사용자 발화는 누적되는 대화 기록(상태)을 활용하는 체인을 시작합니다.

이 원리는 대화 에이전트 개발에 근본적이며, 확장된 다단계 대화 전반에 걸쳐 컨텍스트와 일관성을 유지할 수 있도록 합니다. 대화 기록을 보존함으로써 시스템은 이전에 교환된 정보에 의존하는 사용자 입력을 이해하고 적절하게 응답할 수 있습니다.

6. 코드 생성 및 정제​

기능적 코드의 생성은 일반적으로 문제가 순차적으로 실행되는 일련의 개별 논리 연산으로 분해되는 다단계 프로세스입니다.

  • 프롬프트 1: 코드 함수에 대한 사용자 요청을 이해합니다. 의사 코드 또는 개요를 생성합니다.
  • 프롬프트 2: 개요를 기반으로 초기 코드 초안을 작성합니다.
  • 프롬프트 3: 코드에서 잠재적 오류 또는 개선 영역을 식별합니다(정적 분석 도구 또는 다른 LLM 호출을 사용하여).
  • 프롬프트 4: 식별된 문제를 기반으로 코드를 다시 작성하거나 정제합니다.
  • 프롬프트 5: 문서 또는 테스트 케이스를 추가합니다.

AI 지원 소프트웨어 개발과 같은 응용 프로그램에서 프롬프트 체이닝의 유용성은 복잡한 코딩 작업을 일련의 관리 가능한 하위 문제로 분해하는 능력에서 비롯됩니다. 이 모듈식 구조는 각 단계에서 대규모 언어 모델의 운영 복잡성을 줄입니다. 결정적으로 이 접근 방식은 모델 호출 사이에 결정적 논리를 삽입할 수 있도록 하여 워크플로 내에서 중간 데이터 처리, 출력 검증 및 조건부 분기를 가능하게 합니다. 이 방법으로, 그렇지 않으면 신뢰할 수 없거나 불완전한 결과를 초래할 수 있는 단일의 다면적인 요청은 기본 실행 프레임워크에 의해 관리되는 구조화된 일련의 작업으로 변환됩니다.

7. 멀티모달 및 다단계 추론​

다양한 양식의 데이터 세트를 분석하려면 문제를 더 작은 프롬프트 기반 작업으로 분해해야 합니다. 예를 들어, 그림, 특정 텍스트 세그먼트를 강조하는 레이블, 각 레이블을 설명하는 표 형식 데이터가 포함된 이미지를 해석하려면 이러한 접근 방식이 필요합니다.

  • 프롬프트 1: 사용자 이미지 요청에서 텍스트를 추출하고 이해합니다.
  • 프롬프트 2: 추출된 이미지 텍스트를 해당 레이블과 연결합니다.
  • 프롬프트 3: 테이블을 사용하여 수집된 정보를 해석하여 필요한 출력을 결정합니다.

컨텍스트 엔지니어링, 프롬프트 엔지니어링​

컨텍스트 엔지니어링은 토큰 생성 이전에 AI 모델에 완전한 정보 환경을 설계, 구축 및 제공하는 체계적인 학문입니다. 이 방법론은 모델 출력의 품질이 모델 아키텍처 자체보다는 제공된 컨텍스트의 풍부함에 더 많이 의존한다고 주장합니다

컨텍스트 엔지니어링은 사용자의 즉각적인 쿼리 문구 최적화에 주로 초점을 맞추는 전통적인 프롬프트 엔지니어링으로부터 상당한 발전을 나타냅니다. 컨텍스트 엔지니어링은 이 범위를 시스템 프롬프트와 같은 여러 정보 계층을 포함하도록 확장합니다. 시스템 프롬프트는 AI의 작동 매개변수를 정의하는 기본 지침 세트입니다. 예를 들어, "당신은 기술 작가입니다; 당신의 어조는 격식 있고 정확해야 합니다." 와 같습니다. 컨텍스트는 외부 데이터로 더욱 풍부해집니다. 여기에는 AI가 응답에 정보를 제공하기 위해 지식 기반에서 정보를 적극적으로 가져오는 검색된 문서(예: 프로젝트에 대한 기술 사양 가져오기)가 포함됩니다. 또한 AI가 외부 API를 사용하여 실시간 데이터를 얻는 도구 출력(예: 사용자의 가용성을 확인하기 위해 캘린더를 쿼리하는 것)도 통합합니다. 이 명시적 데이터는 사용자 신원, 상호 작용 기록 및 환경 상태와 같은 중요한 암묵적 데이터와 결합됩니다. 핵심 원칙은 고급 모델조차도 운영 환경에 대한 제한적이거나 제대로 구성되지 않은 보기를 제공받으면 성능이 저하된다는 것입니다.

따라서 이 관행은 단순히 질문에 답하는 것에서 벗어나 에이전트를 위한 포괄적인 운영 그림을 구축하는 것으로 작업을 재정의합니다. 예를 들어, 컨텍스트 엔지니어링된 에이전트는 쿼리에 응답하기만 하는 것이 아니라 먼저 사용자의 캘린더 가용성(도구 출력), 이메일 수신자와의 전문적인 관계(암묵적 데이터), 그리고 이전 회의록(검색된 문서)을 통합할 것입니다. 이를 통해 모델은 매우 관련성 있고 개인화되며 실용적으로 유용한 출력을 생성할 수 있습니다. "엔지니어링" 구성 요소는 런타임에 이 데이터를 가져오고 변환하기 위한 견고한 파이프라인을 생성하고 컨텍스트 품질을 지속적으로 개선하기 위한 피드백 루프를 구축하는 것을 포함합니다.

이를 구현하기 위해 전문 튜닝 시스템을 사용하여 대규모로 개선 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, Google의 Vertex AI 프롬프트 최적화 도구와 같은 도구는 샘플 입력 및 미리 정의된 평가 지표 세트에 대해 응답을 체계적으로 평가하여 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 접근 방식은 광범위한 수동 재작업 없이도 다양한 모델에 걸쳐 프롬프트 및 시스템 지침을 조정하는 데 효과적입니다. 이러한 최적화 도구에 샘플 프롬프트, 시스템 지침 및 템플릿을 제공함으로써, 최적화 도구는 컨텍스트 입력을 프로그래밍 방식으로 정제하여 정교한 컨텍스트 엔지니어링에 필요한 피드백 루프를 구현하는 구조화된 방법을 제공할 수 있습니다.

이 구조화된 접근 방식이 기본적인 AI 도구와 더 정교하고 컨텍스트를 인지하는 시스템을 차별화하는 요소입니다. 이 접근 방식은 컨텍스트 자체를 주요 구성 요소로 취급하며, 에이전트가 무엇을 알고 있는지, 언제 알고 있는지, 그리고 그 정보를 어떻게 사용하는지에 결정적인 중요성을 부여합니다. 이 관행은 모델이 사용자의 의도, 기록 및 현재 환경에 대한 균형 잡힌 이해를 갖도록 보장합니다. 궁극적으로 컨텍스트 엔지니어링은 상태 비저장 챗봇을 고도로 유능하고 상황을 인지하는 시스템으로 발전시키는 데 중요한 방법론입니다.

At a Glance​

What: 복잡한 작업을 단일 프롬프트 내에서 처리할 때 LLM은 종종 압도되어 심각한 성능 문제로 이어집니다. 모델의 인지 부하는 지시 사항 간과, 컨텍스트 손실, 잘못된 정보 생성과 같은 오류 발생 가능성을 높입니다. 단일 프롬프트는 여러 제약 조건과 순차적인 추론 단계를 효과적으로 관리하는 데 어려움을 겪습니다. 이로 인해 LLM이 다면적인 요청의 모든 측면을 다루지 못하여 신뢰할 수 없고 부정확한 출력이 발생합니다.

Why: 프롬프트 체이닝은 복잡한 문제를 더 작고 상호 연결된 하위 작업의 시퀀스로 분해하여 표준화된 솔루션을 제공합니다. 체인의 각 단계는 특정 작업을 수행하기 위해 집중된 프롬프트를 사용하여 신뢰성과 제어를 크게 향상시킵니다. 한 프롬프트의 출력은 다음 프롬프트의 입력으로 전달되어 최종 솔루션을 향해 점진적으로 나아가는 논리적인 워크플로를 생성합니다. 이 모듈식 분할 정복 전략은 프로세스를 더 관리하기 쉽고 디버깅하기 쉽게 만들며, 단계 사이에 외부 도구나 구조화된 데이터 형식의 통합을 허용합니다. 이 패턴은 복잡한 워크플로를 계획하고, 추론하고, 실행할 수 있는 정교한 다단계 에이전트 시스템을 개발하기 위한 기반입니다.

일반적인 규칙: 이 패턴은 작업이 단일 프롬프트로 처리하기에 너무 복잡하거나, 여러 개의 개별 처리 단계를 포함하거나, 단계 사이에 외부 도구와의 상호 작용이 필요하거나, 다단계 추론 및 상태 유지가 필요한 에이전트 시스템을 구축할 때 사용하십시오.

핵심 요약​

다음은 몇 가지 핵심 요약입니다:

• 프롬프트 체이닝은 복잡한 작업을 더 작고 집중된 단계들의 시퀀스로 분해합니다. 이는 때때로 파이프라인 패턴으로도 알려져 있습니다. • 체인의 각 단계는 이전 단계의 출력을 입력으로 사용하여 LLM 호출 또는 처리 로직을 포함합니다. • 이 패턴은 언어 모델과의 복잡한 상호 작용의 신뢰성과 관리 가능성을 향상시킵니다. • LangChain/LangGraph 및 Google ADK와 같은 프레임워크는 이러한 다단계 시퀀스를 정의, 관리 및 실행하기 위한 강력한 도구를 제공합니다.

결론​

복잡한 문제를 더 간단하고 관리하기 쉬운 하위 작업들의 시퀀스로 분해함으로써, 프롬프트 체이닝은 대규모 언어 모델을 안내하는 강력한 프레임워크를 제공합니다. 이 "분할 정복" 전략은 모델이 한 번에 하나의 특정 작업에 집중하도록 함으로써 출력의 신뢰성과 제어를 크게 향상시킵니다. 기본적인 패턴으로서, 이는 다단계 추론, 도구 통합 및 상태 관리가 가능한 정교한 AI 에이전트를 개발할 수 있도록 합니다. 궁극적으로 프롬프트 체이닝을 숙달하는 것은 단일 프롬프트의 능력을 훨씬 뛰어넘는 복잡한 워크플로를 실행할 수 있는 견고하고 컨텍스트를 인지하는 시스템을 구축하는 데 중요합니다

Reference