사고 연쇄 프롬프팅
Chain-of-Thought Prompting (CoT)
한 줄 정의
LLM이 답을 바로 내지 않고 중간 추론 과정을 단계별로 풀어내도록 유도하는 프롬프트 기법으로, 복잡한 문제 해결에서 정확도를 크게 높입니다.
자세히 알아보기
Chain-of-Thought는 'Let's think step by step' 같은 문구를 넣어, 모델이 결론을 내기 전에 중간 추론 단계를 자연어로 풀어내도록 유도하는 방법입니다. 수학·논리·다단계 추론 문제에서 정확도가 눈에 띄게 올라간다는 게 여러 논문에서 확인됐습니다.
마케팅 관점에서 직접 쓰는 빈도는 높지 않지만, 'AI 분석 보고서를 만들 때 왜 단계별 사고 흐름을 명시적으로 시키는 게 좋은지'를 설명하는 근거가 됩니다. 결론만 내라고 하면 그럴듯한 거짓말을 만들고, 단계별로 풀게 하면 일관성이 올라갑니다.
최근의 추론 특화 모델들(GPT-5의 추론 모드, Claude의 extended thinking 등)은 이 CoT를 모델 내부에서 자동으로 수행합니다. 즉, 사용자가 굳이 'step by step' 같은 문구를 적지 않아도 비슷한 효과를 얻는 시대가 됐습니다.
출처
관련 용어
프롬프트 엔지니어링
LLM이 원하는 결과를 더 잘 내도록 입력 문구를 설계하는 기술이자 기술 분야로, 모델을 직접 학습시키지 않고도 출력 품질을 크게 바꿀 수 있습니다.
LLM퓨샷 프롬프팅
프롬프트 안에 예시 몇 개를 같이 넣어 LLM이 원하는 형식·스타일을 모방하게 만드는 기법입니다.
LLM시스템 프롬프트
사용자 메시지보다 먼저 LLM에 전달돼 모델의 역할·말투·행동 규칙을 설정하는 지시문으로, AI 제품의 '캐릭터'를 정의합니다.
LLMAI 정렬
AI가 사람의 의도·가치·안전 기준에 맞게 행동하도록 만드는 작업과 연구 분야 전체를 가리킵니다.
LLM구조화 출력
LLM이 자유 텍스트 대신 미리 정의한 JSON·스키마 구조에 맞춰 답하도록 강제하는 기능으로, AI를 시스템에 안정적으로 연결할 때 필수적입니다.