프롬프트 체인

프롬프트 체인 작동 방식

프롬프트 체인의 핵심 아이디어는 작업 분해입니다. AI가 한 번에 정확하게 해결하기 어려울 수 있는 복잡한 문제를 관리하기 쉬운 작은 하위 작업으로 나눕니다. 각 하위 작업은 체인 내의 특정 프롬프트에 의해 처리됩니다. AI는 첫 번째 프롬프트를 처리하여 출력을 생성하고, 이 출력(또는 처리된 버전)은 두 번째 프롬프트의 입력의 일부가 되는 식으로 진행됩니다. 이러한 단계별 프로세스는 AI가 작업을 수행하도록 안내하여 각 단계가 이전 단계에 논리적으로 구축되도록 합니다. 이 방법은 복잡하고 신뢰성이 떨어지는 단일 프롬프트를 사용해 전체 문제를 해결하려는 시도와 대조적입니다. 이러한 다단계 프로세스의 오케스트레이션을 간소화하여 이러한 체인을 구현하는 데 일반적으로 사용되는 프레임워크는 LangChain과 같은 프레임워크입니다. 프롬프트 사이의 정보 흐름은 체인 성공의 핵심입니다.

혜택 및 활용

프롬프트 체인은 정교한 AI 시스템을 개발하는 데 몇 가지 이점을 제공합니다:

• 정확성 및 신뢰성 향상: 작업을 세분화하면 각 단계의 복잡성이 줄어들어 중간 및 최종 결과가 더 정확해집니다. 이러한 단계별 세분화는 오류나 AI 착각의 가능성을 최소화합니다.
• 향상된 제어 및 디버깅: 체인의 각 단계를 개별적으로 모니터링, 평가 및 디버깅할 수 있으므로 단일 단일 프롬프트에서 문제를 해결할 때보다 문제를 더 쉽게 찾아내고 해결할 수 있습니다. 이는 MLOps의 모범 사례와도 일치합니다.
• 복잡성 처리: 여러 단계의 추론, 정보 검색 또는 변환이 필요한 작업을 한 번의 프롬프트로 처리하기에는 너무 복잡한 작업을 AI가 처리할 수 있도록 지원합니다. 이는 고급 AI 에이전트를 구축하는 데 매우 중요합니다.
• 모듈성 및 재사용성: 개별 프롬프트 또는 하위 체인을 여러 워크플로에서 재사용할 수 있어 개발의 효율성을 높일 수 있습니다. 이러한 모듈성은 소프트웨어 엔지니어링의 핵심 원칙입니다.

실제 사례:

1. 고객 지원 자동화: A 챗봇 는 프롬프트 체인을 사용하여 사용자 쿼리를 처리합니다.
   • 프롬프트 1: 사용자의 요청을 분석하여 의도와 주요 엔터티(예: 제품 이름, 발행 유형)를 식별합니다.
   • 프롬프트 2: 추출된 엔티티를 사용하여 지식창고에서 관련 문제 해결 문서나 FAQ를 검색합니다.
   • 프롬프트 3: 특정 사용자 문제를 기준으로 검색된 정보를 요약합니다.
   • 프롬프트 4: 요약 내용을 포함하여 사용자에게 명확하고 공감할 수 있는 답변을 생성합니다.
2. 보고를 위한 비전과 언어 통합: 캡처한 이미지에서 설명 보고서 생성하기 보안 시스템.
   • 프롬프트 1(입력: 이미지): 사용 Ultralytics YOLO 모델을 사용하여 개체와 그 위치(경계 상자)를 식별합니다.
   • 프롬프트 2(입력: 개체 목록): 감지된 오브젝트 및 위치 목록을 LLM에 제공하여 장면에 대한 설명 텍스트 요약을 생성합니다.
   • 프롬프트 3(입력: 장면 요약 + 컨텍스트): 장면 설명과 추가 컨텍스트(예: 시간, 위치)를 사용하여 텍스트 생성 기능을 사용하여 구조화된 인시던트 보고서를 생성합니다. 여기에는 컴퓨터 비전과 자연어 처리(NLP)가 결합되어 있습니다.

프롬프트 체인 및 관련 개념

프롬프트 체인과 유사한 기술을 구분하는 것이 도움이 됩니다:

• 프롬프트 엔지니어링: 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델을 위한 효과적인 프롬프트를 설계하는 광범위한 관행입니다. 프롬프트 연쇄는 프롬프트 엔지니어링의 특정 기술 중 하나로, 여러 프롬프트를 순차적으로 구조화하는 데 중점을 둡니다.
• 생각의 연쇄(CoT) 프롬프트: CoT는 하나의 프롬프트 내에서 "단계별로 생각"하도록 요구함으로써 LLM의 추론 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 반대로 프롬프트 연쇄는 작업을 여러 개의 별개의 프롬프트 단계로 나누고 각 단계마다 다른 모델이나 도구를 사용할 수 있습니다.
• 검색 증강 생성(RAG): RAG는 AI 모델이 응답을 생성하기 전에 외부 지식 소스에서 관련 정보를 검색하는 기술입니다. RAG는 종종 더 큰 프롬프트 체인 내에서 하나의 특정 단계로 사용됩니다(예: 고객 지원 예시의 지식창고 검색). RAG 시스템에 대해 자세히 알아보세요.
• 프롬프트 강화: 이는 사용자의 초기 프롬프트가 AI로 전송되기 전에 자동으로 컨텍스트나 세부 정보를 추가하는 것을 포함합니다. 단일 프롬프트를 강화하지만, 체인처럼 서로 연결된 여러 프롬프트를 순차적으로 처리하지는 않습니다.
• 프롬프트 튜닝: 텍스트 프롬프트를 만드는 대신 특정 "소프트 프롬프트"(임베딩)를 학습하는 매개변수 효율적인 미세 조정(PEFT) 방법입니다. 프롬프트 연쇄의 런타임 실행 구조와는 구별되는 모델 학습 기법입니다.

프롬프트 체인은 LLM과 같은 고급 AI 모델과의 상호작용을 구조화하고 이미지 분류나 인스턴스 분할에 사용되는 것과 같은 다른 AI 시스템과 통합할 수 있는 강력한 방법입니다. 프롬프트 체인은 기본 데이터 분석부터 정교한 멀티모달 AI 시스템에 이르기까지 다양한 머신 러닝 애플리케이션에서 복잡한 작업을 더 쉽게 처리하고 결과의 신뢰성을 향상시킵니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 이러한 체인의 구성 요소를 형성할 수 있는 모델의 훈련과 배포를 용이하게 합니다.