프롬프트 체이닝이란 무엇일까? LLM과의 대화에서 숨겨진 가능성을 탐구해보자

https://arxiv.org/pdf/2203.06566

최근 인공지능과 대화형 AI에 대한 관심이 크게 증가하고 있습니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)을 활용한 대화는 많은 사람들이 이미 경험하고 있을 것입니다. 그러나 단순한 질문-응답을 넘어, 여러 질문을 체계적으로 연결하여 복잡한 문제를 해결할 수 있다면 어떨까요? 오늘은 이러한 핵심 개념인 '프롬프트'와 '프롬프트 체이닝'에 대해 이야기해보겠습니다.

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프롬프트란 무엇인가요?

프롬프트는 LLM에게 특정 작업을 요청하기 위해 입력하는 '명령어' 또는 '질문'입니다. 자연어로 작성된 프롬프트는 모델에게 어떤 작업을 수행해야 하는지를 명확히 알려주며, 이를 통해 원하는 결과를 얻을 수 있게 합니다. 예를 들어, "재즈 장르의 대표적인 아티스트를 알려줘"라고 입력하면, LLM은 해당 질문을 바탕으로 적절한 정보를 찾아 답변합니다.

LLM에서 프롬프트의 중요성

LLM은 다양한 주제를 이해하고 학습된 데이터에서 필요한 지식을 찾아 제공할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 그러나 이 능력을 최대한 활용하려면 프롬프트의 설계가 매우 중요합니다. 잘 구성된 프롬프트는 모델이 질문의 의도를 정확히 이해하게 하여, 원하는 답변을 얻을 수 있게 해줍니다. 반면, 부정확하게 작성된 프롬프트는 잘못된 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서, LLM과의 상호작용에서 프롬프트는 성공적인 결과를 위한 핵심 요소라고 할 수 있습니다.

프롬프트 체이닝이란?

프롬프트 체이닝(Prompt Chaining)은 하나의 복잡한 작업을 여러 단계로 나누어 LLM이 점진적으로 해결하도록 하는 방법입니다. 각 단계의 결과를 다음 단계의 입력으로 사용하는 방식으로, 여러 개의 프롬프트가 서로 연결되어 체인처럼 구성됩니다.

예를 들어, '교육 컨설팅에서 학생의 학습 계획 수립'이라는 목표를 한 번에 해결하기는 어렵습니다. 대신 프롬프트 체이닝을 통해 문제를 단계별로 나누어 해결할 수 있습니다:

1. 1단계: "학생의 현재 학습 수준을 평가해줘."
2. 2단계: "평가 결과를 바탕으로 학생에게 적합한 학습 목표를 설정해줘."
3. 3단계: "설정된 학습 목표를 달성하기 위한 주간 학습 계획을 만들어줘."

이와 같이 여러 단계를 거쳐 문제를 해결하면, 단일 프롬프트로는 얻기 어려운 깊이 있는 결과를 도출할 수 있습니다.

왜 프롬프트를 체이닝해야 할까?

단일 프롬프트로는 해결하기 어려운 복잡한 작업들이 많습니다. LLM은 매우 유능하지만, 여러 단계에 걸쳐 수행해야 하는 작업을 한 번에 해결하는 것은 한계가 있습니다. 프롬프트 체이닝을 통해 각 단계마다 LLM이 특정 작업에 집중하게 하고, 그 결과를 연결함으로써 더 투명하고 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

또한, 체이닝은 사용자 맞춤화에 강력한 도구입니다. 사용자 맞춤화에 더해 심층적인 분석과 단계적인 접근을 통해 사용자가 원하는 정보를 정확하게 찾아갈 수 있다는 점도 큰 장점입니다. 사용자가 이전에 제공한 정보나 답변을 바탕으로 새로운 질문을 생성하여 사용자의 요구에 맞춘 답변을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 대화의 흐름이 자연스러워지고, 사용자는 보다 개인화된 경험을 누릴 수 있습니다.

프롬프트 체이닝 예시

프롬프트 체이닝을 쉽게 이해하기 위해 간단한 예시를 살펴보겠습니다. 만약 사용자가 교육과 관련된 질문을 하고 싶다면, 다음과 같은 프롬프트 체인을 만들 수 있습니다:

1. "학생의 현재 학습 수준을 평가해줘." (LLM이 '학생의 수학 능력이 중급 수준입니다'와 같은 답변 제공)
2. "이 학생에게 적합한 학습 목표를 설정해줘." (LLM이 '수학에서 고급 문제 해결 능력을 키우는 것을 목표로 합니다'와 같은 답변 제공)
3. "설정된 목표를 달성하기 위한 주간 학습 계획을 만들어줘."

이와 같이 단계적으로 프롬프트를 연결하면, 사용자는 더 심층적이고 관련성 높은 정보를 자연스럽게 얻을 수 있습니다.

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결론

프롬프트와 프롬프트 체이닝은 LLM을 통해 복잡한 문제를 해결하는 데 있어 중요한 역할을 합니다. 단순히 질문하고 답변을 받는 것을 넘어서, 체계적이고 논리적으로 여러 질문을 연결하면 더 강력한 결과를 도출할 수 있습니다. 이를 통해 LLM을 사용한 프로토타입을 설계하거나 개인화된 서비스를 만드는 데 큰 도움을 받을 수 있습니다.

다음 시간에는 또 다른 흥미로운 방법론인 Function Call에 대해 소개해드리겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다!

참고 자료 

https://arxiv.org/abs/2203.06566

PromptChainer: Chaining Large Language Model Prompts through Visual Programming