728x90 #LangChain2 [PYTHON] 논리적 추론 극대화를 위한 Chain-of-Thought 워크플로우 설계 방법과 3가지 핵심 해결책 1. LLM의 지능을 깨우는 기술: Chain-of-Thought(CoT)의 본질거대 언어 모델(LLM)은 단순히 다음 단어를 예측하는 확률 모델을 넘어, 복잡한 문제를 해결하는 추론 엔진으로 진화하고 있습니다. 하지만 복잡한 수학 문제나 다단계 논리 퍼즐을 풀 때 모델이 엉뚱한 답변을 내놓는 현상인 '할루시네이션(Hallucination)'은 여전히 큰 숙제입니다. 이를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 Chain-of-Thought (CoT)입니다. CoT는 모델에게 "단계별로 생각하라(Step-by-step thinking)"는 지침을 주어, 정답에 이르기까지의 중간 사고 과정을 명시적으로 생성하게 만드는 기법입니다. 본 포스팅에서는 단순한 프롬프트 주입을 넘어, Python 워크플로우 내에서 Co.. 2026. 4. 13. [PYTHON] LLM 멀티턴 대화 성능 향상을 위한 Memory 관리 방법과 3가지 병목 해결책 1. 대화의 연속성, 왜 메모리 관리가 인공지능의 핵심인가?챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 서비스화할 때 가장 먼저 마주하는 난관은 바로 '기억력(Memory)'입니다. 기본적으로 LLM은 상태가 없는(Stateless) 구조입니다. 즉, 이전 질문을 기억하지 못합니다. 우리가 체감하는 자연스러운 멀티턴(Multi-turn) 대화는 사실 개발자가 이전 대화 내역을 모두 취합하여 모델에게 매번 다시 전달함으로써 구현되는 '상태 유지(Stateful)'의 결과물입니다. 하지만 무작정 대화 내역을 쌓아 전달하면 두 가지 치명적인 문제가 발생합니다. 첫째는 토큰 제한(Context Window) 초과이고, 둘째는 기하급수적으로 늘어나는 비용 및 지연 시간(Latency)입니다. 본 포스팅에서는 이러.. 2026. 4. 13. 이전 1 다음 728x90
