LLM 활용 기법: 프롬프트 트렁케이션, CoT, RAG 개념 정리

1. 프롬프트 트렁케이션과 컨텍스트 손실 현상

(1) 프롬프트 트렁케이션이란?

프롬프 트 트렁케이션(Prompt Truncation)은 대형 언어 모델(LLM)에서 입력 길이 제한을 초과하는 경우, 모델이 일부 입력을 잘라내는 현상을 의미합니다. 이는 모델이 중요한 컨텍스트를 잃어버리는 문제를 초래할 수 있습니다.

(2) 컨텍스트 손실(Context Loss)과 영향

프롬프트 트렁케이션이 발생하면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다:

• 문맥 부족: 중요한 정보가 삭제되어 모델이 질문에 대한 완전한 답변을 제공하지 못함.
• 일관성 문제: 모델이 이전 내용을 기억하지 못하고 비논리적인 응답을 생성할 가능성이 증가.
• 추론 성능 저하: 논리적인 연결이 끊어져 부정확한 결과를 출력할 가능성 증가.

(3) 해결 방법

1. 입력 최적화: 불필요한 정보를 제거하여 중요한 컨텍스트를 유지.
2. 프롬프트 체이닝: 여러 개의 프롬프트를 연결하여 점진적으로 정보를 주입.
3. 요약 활용: 긴 문서를 압축하여 핵심 내용만 전달.
4. RAG 활용: Retrieval-Augmented Generation을 사용하여 필요한 정보를 검색 후 답변 생성.

2. CoT (Chain-of-Thought) 방식

(1) CoT란?

Chain-of-Thought(CoT)는 복잡한 문제 해결을 위해 논리적인 사고 과정을 명시적으로 모델이 따르게 하는 기법입니다. 모델이 답을 단순히 예측하는 것이 아니라, 중간 사고 과정을 먼저 생각한 후 최종 답변을 생성하도록 유도합니다.

(2) CoT의 원리

기존 모델이 "2 + 3 * 4 = ?" 같은 문제를 해결할 때 직접 답을 생성하는 방식이었다면, CoT를 사용하면 다음과 같이 단계적으로 사고합니다:

기존 방식:

입력: 2 + 3 * 4 = ?
출력: 14

CoT 방식:

입력: 2 + 3 * 4 = ?
출력:
1. 먼저 3과 4를 곱한다. 3 * 4 = 12
2. 이후 2를 더한다. 2 + 12 = 14
3. 따라서 정답은 14이다.

(3) CoT의 장점

• 복잡한 논리 문제 해결 가능: 단계별 사고 과정이 명시되므로 계산 문제, 논리 퍼즐 등에 강함.
• 설명 가능성 향상: 모델이 어떻게 답을 도출했는지 이해 가능.
• 추론 성능 개선: 특히, 수학 문제 및 논리적 질문에 대한 정확도가 높아짐.

(4) CoT 활용 사례

• 수학 문제 해결: 모델이 논리적으로 수식을 풀도록 유도.
• 법률 문서 분석: 논리적 근거를 단계적으로 제시하며 설명.
• 코딩 문제 해결: 코드 작성 과정을 단계적으로 설명하며 디버깅 가능.

3. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

(1) RAG란?

Retrieval-Augmented Generation(RAG)는 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색(Retrieval)한 후, 이를 활용해 텍스트를 생성(Generation)하는 기법입니다.

(2) RAG의 원리

1. 질문 입력 → 사용자 입력을 분석.
2. 정보 검색 → 외부 문서, 데이터베이스, 벡터 DB 등에서 관련 정보를 검색.
3. 텍스트 생성 → 검색된 정보를 바탕으로 답변 생성.

(3) RAG의 장점

• 최신 정보 반영: 모델이 학습하지 않은 최신 데이터를 검색해 활용 가능.
• 컨텍스트 보강: 모델이 제한된 컨텍스트 윈도우 내에서 정보를 유지하는 한계를 극복.
• 정확도 향상: 검색된 정보를 활용하여 더 신뢰도 높은 응답 제공.

(4) RAG 활용 사례

• 질문 응답 시스템(QA): 논문 검색, 고객 서비스 챗봇 등에서 활용.
• 의료 분야: 최신 의학 논문을 검색하여 진료 보조.
• 법률 자문: 법률 문서를 검색하여 적절한 법 조항 추천.

4. 결론

• 프롬프트 트렁케이션과 컨텍스트 손실은 LLM 사용 시 주의해야 할 주요 문제로, 이를 방지하려면 입력을 최적화하거나, 요약 및 RAG 기법을 활용해야 합니다.
• Chain-of-Thought(CoT) 방식은 모델이 단계적으로 사고하도록 유도하여 논리적 추론 능력을 향상시킵니다.
• Retrieval-Augmented Generation(RAG) 기법은 모델이 외부 정보를 검색하여 최신 정보를 반영할 수 있도록 도와줍니다.