그림으로 배우는 생성형 AI

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그림으로 배우는 생성형 AI

2.4 생성형 AI 애플리케이션의 아키텍처

하나의 크고 고정된 프롬프트로도 그럴듯한 레시피

를 만들어 낼 수 있지만

,

그 레시피의 품질이나 식료

품 목록의 완전성을 신뢰하기는 어렵습니다

.

닭볶음

레시피라고는 하는데 닭을 양념에 재우는 단계는 있

어도 정작 닭을 익히는 단계는 빠져 있기도 하니까요

.

또한 레시피의 모든 재료가 반드시 쇼핑 목록에 나열

되어 있다는 보장도 없습니다

.

커다란 프롬프트로

LLM

을 딱 한 번만 호출해서 복잡

한 작업을 수행하려 하면 그런 문제가 발생할 수밖에

없습니다

.

그런 접근법에서는 사람이 결과물을 검토

하고 수정할 기회가 없기 때문인데요

.

앞의 예처럼 일

주일 치 레시피와 그에 맞는 식료품 목록을 만드는 것

같은 복잡한 작업이라면 사람이 직접 개별 단계를 확

인하고 검증하는 편이 더 좋습니다

.

여러분이 영양 정

보 데이터베이스를 가지고 있다면 그 데이터베이스를

활용해야 마땅합니다

.

LLM

이 레시피의 칼로리 함량

을 환각으로 꾸며내게 두면 안 되겠지요

(

그림

2

-

30

).

다음은 생성형

AI

애플리케이션의 아키텍처를 설계할

때 도움이 되는 몇 가지 기법과 요령입니다

.

프롬프트 연쇄

일련의 작업 순서 혹은

‘

단계들의 체인

(

연쇄

)’

을 명

시적으로 지정합니다

.

구현 시 단계들은 하드코딩

됩니다

.

논문 발표자료 생성용 프롬프트 ...