프롬프트 체이닝
프롬프트 체이닝은 하나의 LLM 프롬프트의 출력을 다음 프롬프트의 입력으로 사용해, 단일 프롬프트로는 안정적으로 달성할 수 없는 복잡한 작업을 여러 번의 연결된 호출로 완수하는 기법입니다.
이해하기 프롬프트 체이닝
단일 프롬프트만으로는 신뢰성에 한계가 있습니다. 한 번의 LLM 호출로 이메일 읽기, 긴급성 분류, 작업 항목 추출, 답장 작성, 캘린더 일정 확인, 미팅 초대 생성까지 모두 동시에 요구하면 모델의 정확도가 크게 낮아집니다. 프롬프트 체이닝은 이러한 복잡한 작업을 각 단계별로 집중된 프롬프트로 나눕니다. 1단계: 이메일을 읽고 긴급도를 분류 → 2단계: 긴급 이메일에서 액션 아이템을 추출 → 3단계: 각 액션 아이템에 대한 답장을 작성 → 4단계: 캘린더를 확인하고 일정을 제안. 각 프롬프트가 하나씩 잘 수행하고, 단계가 이어지면서 복잡한 최종 목표를 안정적으로 달성합니다. 또한 단계 간 검증도 가능합니다. 각 프롬프트가 실행된 후 출력값을 점검할 수 있습니다. 예를 들어, 이메일이 올바르게 분류됐는지 확인한 다음 답장 작성을 진행하거나, 작업 추출 결과를 확인해 프로젝트 관리자에 실제로 작업을 추가하기 전에 검토할 수 있습니다. 프롬프트 체이닝은 에이전트 루프와 연관되지만 구분됩니다. 체이닝은 미리 정해진 순서대로 진행되지만, 에이전트 루프는 각 단계에서 관측에 따라 다음 할 일을 모델이 즉석에서 결정합니다. 대부분의 실제 AI 시스템은 이 두 방식 모두 조합해서 사용합니다.
GAIA 활용 방법 프롬프트 체이닝
GAIA는 이메일 분류(분류 → 추출 → 초안 작성 → 실행)나 미팅 준비(참석자 식별 → 맥락 조회 → 브리핑 생성)처럼 예측 가능한 다단계 작업에 프롬프트 체이닝을 사용합니다. 이 체인 구조를 통해 각 단계마다 집중적이고 높은 품질의 처리가 이뤄지며, 하나의 프롬프트에 모든 것을 맡기는 비효율을 방지합니다.
관련 개념
에이전트 루프
에이전트 루프는 AI 에이전트가 현재 상태를 추론하고, 행동(주로 툴 호출)을 선택 및 실행하며, 결과를 관찰한 뒤, 과제가 완료되거나 중지 조건에 도달할 때까지 이 과정을 반복하는 순환 실행 구조입니다.
체인 오브 쏫 추론
체인 오브 쏫(CoT) 추론은 AI 모델이 최종 답변을 내기 전에 중간 추론 과정을 명확히 서술하게 하는 프롬프트 기법으로, 복잡한 다단계 문제의 정확도를 획기적으로 높여줍니다.
구조화 출력
구조화 출력은 LLM의 응답을 미리 정해진 형식(주로 JSON이나 XML)으로 제한하여, 자유로운 텍스트 대신 안정적으로 프로그램에서 파싱할 수 있게 하는 기술입니다.
프롬프트 엔지니어링
프롬프트 엔지니어링은 원하는 결과를 신뢰성 있게 끌어내기 위해 AI 언어 모델에 입력을 설계하고 다듬는 실천으로, 기본 가중치 자체를 수정하지 않고도 모델의 행동을 조정할 수 있습니다.
에이전틱 AI
에이전틱 AI는 최소한의 사람 개입으로 독립적으로 의사결정하고 복잡한 여러 단계의 작업을 수행하도록 설계된 인공지능 시스템을 일컫습니다.
