프롬프트 보강

프롬프트 보강은 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 AI 모델로 보내기 전에 사용자의 초기 프롬프트에 관련 컨텍스트 또는 정보를 프로그래밍 방식으로 추가하는 자동화된 프로세스입니다. 목표는 단순하거나 모호한 사용자 쿼리를 자세하고 구체적인 컨텍스트 인식 명령으로 변환하는 것입니다. 이 사전 처리 단계는 AI 모델이 사용자 의도를 더 잘 이해하도록 도와 모델 자체를 변경하지 않고도 훨씬 더 정확하고 개인화된 유용한 응답을 제공합니다.

프롬프트 보강 작동 방식

프롬프트 보강은 지능형 미들웨어 계층 역할을 합니다. 사용자가 쿼리를 제출하면 자동화된 시스템이 이를 가로챕니다. 그런 다음 이 시스템은 사용자 프로필, 대화 기록, (장치 유형 또는 위치와 같은) 세션 데이터 또는 외부 데이터베이스와 같은 다양한 소스에서 컨텍스트 데이터를 수집합니다. 그런 다음 이 정보를 원래 프롬프트에 동적으로 삽입합니다. 이제 사용자 쿼리와 추가된 컨텍스트를 모두 포함하는 결과 "보강된" 프롬프트가 LLM으로 전달되어 처리됩니다. 이는 모델이 복잡한 자연어 이해(NLU) 작업을 수행하는 능력을 향상시킵니다.

실제 애플리케이션

1. 개인 맞춤형 고객 지원: 사용자가 이커머스 챗봇과 상호 작용하면서 "내 택배는 어디에 있나요?"라고 입력합니다. 프롬프트 개선 시스템은 CRM 데이터베이스에서 사용자의 계정 정보와 가장 최근 주문 번호를 자동으로 가져올 수 있습니다. 모델로 전송되는 프롬프트는 다음과 같습니다. "고객 ID 98765가 가장 최근 주문 번호 #ABC-12345의 상태에 대해 문의하고 있습니다. 사용자 원래 문의: '내 택배는 어디에 있나요?'" 이를 통해 AI 기반 고객 서비스 상담원은 명확한 정보를 요청하는 대신 즉각적이고 구체적인 업데이트를 제공할 수 있습니다.
2. 더 스마트한 콘텐츠 추천: 스트리밍 서비스 사용자가 "영화 추천해 줘."라고 말합니다. 이는 좋은 추천을 하기에는 너무 모호합니다. 보강 프로세스는 사용자의 시청 기록, 명시된 장르 선호도 및 시간과 같은 데이터로 이 프롬프트를 보완할 수 있습니다. 최종 프롬프트는 다음과 같을 수 있습니다. "사용자는 최근 SF 스릴러와 역사 드라마를 즐겨 봤습니다. 지금은 토요일 밤입니다. 이러한 기준에 맞는 영화를 추천해 주세요." 이는 추천 시스템에서 더 관련성 높은 제안으로 이어지고 개인화를 통해 사용자 경험을 향상시킵니다.

프롬프트 개선 대 관련 개념

프롬프트 개선을 유사한 용어와 구별하는 것이 중요합니다.

• 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering): 효과적인 프롬프트를 설계하는 광범위한 분야입니다. 프롬프트 보강은 사용자의 입력에 동적 컨텍스트를 추가하는 데 중점을 둔 프롬프트 엔지니어링 내의 특정 자동화 기술입니다.
• 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation): RAG는 강력하고 특정한 유형의 프롬프트 보강입니다. 모델의 출력을 근거 있게 하고 환각을 방지하기 위해 외부 지식 베이스에서 사실 정보를 검색하는 데 특화되어 있습니다. RAG는 보강의 한 형태이지만, 보강은 정적 지식 베이스의 일부가 아닌 사용자 세션 데이터와 같은 다른 컨텍스트 소스를 사용할 수도 있습니다.
• 프롬프트 체이닝: 이 기술은 작업을 여러 개의 상호 연결된 프롬프트 시퀀스로 나눕니다. 여기서 한 프롬프트의 출력이 다음 프롬프트에 공급됩니다. 대조적으로 Enrichment는 처리되기 전에 단일 프롬프트를 수정합니다. 프롬프트 Enrichment 단계는 더 큰 체인의 일부가 될 수 있으며 종종 초기 단계로 사용됩니다. Chain-of-Thought(CoT) 프롬프팅과 같은 다른 기술은 단일 상호 작용 내에서 추론을 개선하는 데 중점을 둡니다.
• 프롬프트 튜닝(Prompt Tuning): 모델 학습 방법입니다. 파라미터 효율적인 미세 조정(PEFT) 기술로서, 작은 새로운 파라미터 세트를 학습시켜 모델의 동작을 조정합니다. 프롬프트 보강은 입력 쿼리를 조작하고 모델 가중치를 변경하지 않는 추론 시간 기술입니다.

대부분 자연어 처리(NLP)에서 일반적이지만, 핵심 아이디어는 머신러닝 전반에 적용할 수 있습니다. 컴퓨터 비전에서 유사한 개념은 Ultralytics YOLO11과 같은 모델의 객체 감지 작업 성능을 향상시키기 위해 이미지에 메타데이터(예: 위치, 시간)를 추가하는 것을 포함할 수 있습니다. Ultralytics HUB와 같은 MLOps 플랫폼는 강력한 모델 배포에 필요한 인프라를 제공하며, 여기서 보강 및 LangChain 또는 LlamaIndex와 같은 프레임워크를 사용하는 정교한 입력 파이프라인을 구현할 수 있습니다.