빠른 흐름
draft
-> review against criteria
-> revise
-> final check단계 분리
복잡한 작업은 한 번에 처리할수록 누락이 늘어난다
리서치, 분류, 요약, 검토, 재작성, 포맷팅을 한 프롬프트에 모두 넣으면 Claude가 일부 단계를 생략하거나 서로 다른 기준을 섞을 수 있습니다. 단계마다 목적이 다르다면 프롬프트도 나누는 편이 안정적입니다.
Prompt 1: 원문에서 주장과 근거 추출
Prompt 2: 추출 결과를 기준표로 평가
Prompt 3: 평가 결과를 반영해 최종 요약 작성각 단계가 작아지면 입력과 출력이 명확해지고, 어느 단계에서 문제가 생겼는지도 추적하기 쉽습니다.
self-correction은 가장 실용적인 chaining 패턴이다
Anthropic의 프롬프트 가이드는 draft, review, refine처럼 중간 산출물을 검토하고 개선하는 흐름을 대표적인 chaining 패턴으로 설명합니다. 초안을 만든 뒤 같은 기준표로 검토하고, 검토 결과를 반영해 수정하면 단일 프롬프트보다 품질 관리가 쉬워집니다.
1. Generate a draft.
2. Review the draft against these criteria.
3. Revise only the issues found in the review.중요한 점은 검토 단계의 기준을 별도로 고정하는 것입니다. "다시 봐줘"보다 구체적인 체크리스트를 주는 편이 효과적입니다.
중간 산출물은 다음 단계 입력으로 명확히 넘긴다
chaining은 단순히 여러 번 묻는 것이 아닙니다. 앞 단계의 출력이 다음 단계의 입력이 되도록 구조를 잡아야 합니다. XML tag나 JSON을 쓰면 다음 단계에서 어떤 부분이 원문이고, 어떤 부분이 모델의 판단인지 구분하기 쉽습니다.
<draft>
...
</draft>
<review_criteria>
- factual accuracy
- missing edge cases
- output format
</review_criteria>이렇게 넘기면 나중에 자동화 파이프라인으로 옮길 때도 로그와 평가 지점을 유지할 수 있습니다.
선택 기준
| 상황 | 처리 방식 |
|---|---|
| 단계가 3개 이상 섞임 | prompt chaining |
| 결과를 검사해야 함 | draft 후 review 단계 분리 |
| 중간 결과를 저장해야 함 | 단계별 API call 또는 로그 |
| 단순 질의응답 | 단일 prompt |
| 각 문서를 독립 분석 | 병렬 prompt 후 합치기 |
| 실패 원인을 추적해야 함 | 단계별 입력·출력 보존 |
주의할 점
prompt chaining은 프롬프트를 길게 쪼개는 것이 아니라, 서로 다른 판단 단계를 분리하는 방식입니다. 각 단계의 목적과 출력 형식이 불명확하면 호출 수만 늘고 품질은 좋아지지 않습니다.
단계를 나눌 때는 매 단계가 독립적으로 검증 가능한 산출물을 만들어야 합니다. "분석해줘" 다음에 "더 잘해줘"를 반복하는 것은 chaining이 아니라 재시도에 가깝습니다.
참고 링크
1 sources