프롬프트 체인

프롬프트 연쇄는 인공 지능(AI) 모델을 위해 복잡한 작업을 일련의 작은 상호 연결된 프롬프트로 나누어 관리하는 데 사용되는 강력한 기술입니다. 다단계 문제를 해결하기 위해 하나의 거대한 프롬프트에 의존하는 대신, 한 프롬프트의 출력이 다음 프롬프트의 입력이 되는 체인이 만들어집니다. 이러한 모듈식 접근 방식은 AI 시스템, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 신뢰성, 투명성 및 전반적인 성능을 향상시킵니다. 이를 통해 로직, 외부 도구, 심지어 여러 개의 서로 다른 AI 모델을 포함하는 정교한 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

프롬프트 체인 작동 방식

프롬프트 연쇄의 핵심은 하나 이상의 AI 모델에 대한 호출 시퀀스를 조율하는 것입니다. 이 프로세스는 초기 프롬프트가 모델에 전송되고, 그 응답이 처리되며, 해당 응답에서 핵심 정보를 추출하여 시퀀스의 다음 프롬프트를 구성하는 데 사용하는 논리적 흐름을 따릅니다. 이 주기는 최종 목표가 달성될 때까지 계속됩니다. 이 방법론은 추론하고 행동할 수 있는 AI 에이전트를 구축하는 데 필수적입니다.

이 접근 방식은 체인의 각 단계가 특정 하위 작업에 최적화되어 있는 작업 분해를 가능하게 합니다. 예를 들어, 한 프롬프트는 정보 추출을 위해, 다음 프롬프트는 데이터 요약용으로, 마지막 프롬프트는 창의적인 텍스트 생성을 위해 설계될 수 있습니다. LangChain과 같은 프레임워크는 상태, 프롬프트, 외부 도구의 통합을 관리하여 이러한 체인의 개발을 단순화하도록 특별히 설계되었습니다.

실제 애플리케이션

프롬프트 체인은 다목적이며 머신 러닝(ML) 및 워크플로 자동화 분야에서 실용적으로 많이 활용되고 있습니다.

1. 자동화된 고객 지원 상담원: 사용자가 복잡한 지원 티켓을 제출합니다.

   • 프롬프트 1(분류): LLM이 사용자의 메시지를 분석하여 문제를 분류합니다(예: '청구', '기술', '계정 액세스').
   • 프롬프트 2(데이터 검색): "기술" 분류에 따라 시스템이 검색 증강 생성(RAG) 단계를 실행합니다. 새로운 프롬프트가 나타나면 AI가 기술 지식창고에서 관련 문서를 검색하도록 요청합니다.
   • 프롬프트 3(답변 생성): 검색된 문서가 최종 프롬프트에 입력되어 LLM이 정보를 종합하여 사용자를 위한 명확한 단계별 솔루션을 생성하도록 지시합니다. RAG 시스템의 메커니즘에 대해 자세히 알아보세요.

2. 멀티 모달 콘텐츠 제작: 마케팅 담당자가 신제품에 대한 소셜 미디어 캠페인을 만들고자 합니다.

   • 프롬프트 1(텍스트 생성): 마케터가 제품 세부 정보를 제공하면 LLM에게 5개의 매력적인 마케팅 슬로건을 생성하도록 요청하는 프롬프트가 표시됩니다.
   • 프롬프트 2(이미지 생성): 선택한 슬로건은 안정적인 확산과 같은 텍스트-대-이미지 모델을 위한 새로운 프롬프트의 시드로 사용되어 해당 비주얼을 만듭니다.
   • 프롬프트 3(비전 분석): 그런 다음, 생성된 이미지가 브랜드 가이드라인을 충족하는지 확인하기 위해(예: 올바른 로고가 있는지 확인) 후속 단계에서 맞춤형으로 훈련된 Ultralytics YOLO 모델과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 통해 관리 및 배포할 수 있습니다.

프롬프트 체인 및 관련 개념

프롬프트 체인과 유사한 기술을 구분하는 것이 도움이 됩니다:

• 프롬프트 엔지니어링: 프롬프트 엔지니어링은 효과적인 프롬프트를 디자인하는 광범위한 기법입니다. 프롬프트 연쇄는 여러 프롬프트를 순차적으로 구조화하는 데 중점을 둔 프롬프트 엔지니어링의 특정 기법 중 하나입니다.

• 생각의 사슬(CoT) 프롬프트: CoT는 단일 프롬프트 내에서 "단계별로 생각"하도록 요청하여 LLM의 추론을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이와 대조적으로 프롬프트 연쇄는 작업을 여러 개의 개별 프롬프트 단계로 나누고 각 단계마다 다른 모델이나 도구를 사용할 수 있습니다.

• 검색 증강 세대(RAG): RAG는 AI가 응답을 생성하기 전에 외부 소스에서 정보를 검색하는 기술입니다. RAG는 연쇄 메커니즘 자체가 아니라 더 큰 프롬프트 체인 내에서 하나의 특정 단계로 사용되는 경우가 많습니다.

• 프롬프트 강화: 이는 사용자의 초기 프롬프트가 AI로 전송되기 전에 자동으로 컨텍스트를 추가하는 것을 포함합니다. 상호 연결된 여러 프롬프트의 순차적 처리를 조율하는 대신 단일 프롬프트를 강화합니다.

• 프롬프트 튜닝: 모델 학습 중에 "소프트 프롬프트"(임베딩)를 학습하는 파라미터 효율적 미세 조정(PEFT) 방식입니다. 프롬프트 체인의 런타임 실행 구조와는 구별되는 모델 커스터마이징 기법입니다.

프롬프트 체인은 LLM과 같은 고급 AI 모델과의 상호작용을 구조화하고 이미지 분류나 인스턴스 분할에 사용되는 모델을 포함한 다른 AI 시스템과 통합할 수 있는 강력한 방법입니다. 이를 통해 기본 데이터 분석부터 정교한 멀티모달 AI 시스템에 이르기까지 다양한 머신러닝 애플리케이션에서 복잡한 작업을 보다 쉽게 관리하고 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 체인의 구성 요소를 형성할 수 있는 전문 모델의 배포는 엔드투엔드 플랫폼을 통해 용이하게 이루어집니다. 이러한 고급 워크플로우에 통합할 수 있는 다양한 컴퓨터 비전 작업을 살펴볼 수 있습니다.