그림으로 배우는 생성형 AI

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장 생성형 AI의 활용

에이전트 프레임워크

단계들을 하드코딩하는 대신

,

수행할 단계들의 순

서를 언어 모델 자체가 결정하게 합니다

.

에이전트

프레임워크는 생성형

AI

모델이 동적으로 체인을

만들고 실행할 수 있게 해줍니다

.

도구

체인의 모든 단계를 생성형

AI

로 수행할 필요는 없

습니다

.

웹 검색이나 산술 계산 같은 단계라면 체인

이나 에이전트 프레임워크가 이미 알고 있는 소프

트웨어 도구를 호출해서 수행하는 게 낫지요

.

함수 호출

체인 실행 도중에 기존 백엔드 시스템을

API

를 통

해 사용하는 것도 가능합니다

.

LLM

은

API

의 입력

을 수집하고

,

해당 함수들을 호출하고

,

API

의 출력

을 후처리하는 능력을 갖추고 있습니다

.

RAG(검색 증강 생성)

쿼리와 유관한

(

관련성이 높은

)

정보로 프롬프트의

컨텍스트를 동적으로 채울 수 있습니다

.

이제 이런 접근법들을 사용해서 주간 식단 계획 문제

를 어떻게 해결할 수 있는지 살펴봅시다

.

2.4.1 프롬프트 연쇄

큰 작업을 더 작은 조각으로 나누는 한 가지 방법은

그 작업을 수행하는 데 필요한 단계들을 나열하는 것

입니다

.

주간 레시피 계획과 쇼핑 목록을 만드는 작업

이라면 다음과 같은 단계들이 되겠지요

.

1

.

세일 중인 상품을 파악한다

.

2

.

이 재료들을 활용한 저녁 식사 레시피 아이디어를

낸다

.

3

.

각 레시피에서 재료들을 모은다

.