FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트

좋은 프롬프트가 없다면 모든 봇은 똑같이 행동하며, 답변이 핵심을 놓치기 쉽습니다. 프롬프트는 언어 모델에 지시사항과 문맥을 제공하여, 어떤 유형의 텍스트를 생성해야 하는지 이해하도록 도와줍니다.

프롬프트 컴포넌트 개요

프롬프트 컴포넌트는 AI 워크플로우에서 사용할 유연한 프롬프트 템플릿을 생성하도록 설계되어, 변수와 문맥을 동적으로 삽입할 수 있게 해줍니다. 이 컴포넌트는 챗봇이나 가상 비서 등 대화형 AI 시나리오에서 특히 유용하며, 적응 가능하고 문맥을 이해하는 프롬프트 생성이 필수적일 때 빛을 발합니다.

컴포넌트의 역할은 무엇인가요?

프롬프트 컴포넌트는 사용자 입력, 대화 이력, 시스템 지시사항, 문맥 메시지 등 다양한 동적 변수를 포함할 수 있는 프롬프트 템플릿을 생성합니다. 이러한 변수들을 활용하면, 후속 AI 모델이나 에이전트의 성능과 관련성을 높이는 풍부하고 문맥에 민감한 프롬프트를 구성할 수 있습니다.

주요 특징

• 동적 템플릿: 대화 이력, 사용자 입력, 문맥 등 이용 가능한 정보를 자동으로 포함하는 프롬프트를 만들 수 있습니다.
• 커스텀 변수 지원: {input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables} 등 변수를 프롬프트 템플릿에 직접 삽입할 수 있습니다.
• 시스템 메시지 지원: AI의 행동에 영향을 주는 시스템 수준의 지시사항을 추가할 수 있습니다.
• 워크플로우 내 재사용: 이 컴포넌트의 출력은 LLM(대형 언어 모델)이나 후속 프로세싱 등 다른 컴포넌트의 입력으로 활용할 수 있습니다.

입력값

프롬프트 컴포넌트에 제공할 수 있는 입력값은 다음과 같습니다:

출력값

• 메시지:
  컴포넌트는 구성된 프롬프트가 담긴 단일 메시지 객체를 출력하며, 모든 동적 변수는 해당 값으로 대체됩니다.

예시 사용 사례

• 대화형 AI: 사용자 입력, 대화 이력, 추가 문맥에 따라 챗봇용 프롬프트를 자동 생성
• 검색 기반 생성: 과거 상호작용 및 시스템 지시사항을 포함하여 검색 작업용 프롬프트 커스터마이즈
• 지시 튜닝: 템플릿과 시스템 메시지를 조정하여 다양한 작업이나 사용자 성향에 맞게 쉽게 프롬프트 변형

왜 이 컴포넌트를 사용해야 하나요?

• 프롬프트 엔지니어링 강화: 프롬프트 템플릿을 하드코딩 없이 손쉽게 관리 및 업데이트 가능
• AI 관련성 향상: 문맥, 시스템 메시지, 이력 삽입으로 더 정확하고 정보성 높은 프롬프트 제공
• 유연성 증가: 간단한 Q&A부터 복잡한 다중 턴 대화까지 폭넓은 사용 사례 지원

요약 표

이 컴포넌트는 고품질 결과를 위해 프롬프트 구성이 핵심인, 정교하고 문맥 중심의 AI 워크플로우를 구축하는 모든 이에게 필수적인 도구입니다.

템플릿

고급 사용자를 위한 옵션 설정입니다. 지정된 변수를 활용해 프롬프트 템플릿을 만들면 챗봇의 출력을 완전히 제어할 수 있습니다. 예시:

숙련된 SEO 전문가로서, URL의 콘텐츠를 분석해 65자 이내의 제목을 제안하세요.— URL의 내용 —{input}작업: {human_input} 쿼리를 활용하여 다른 제목들과 유사한 제목 생성. 새 제목에서 {human_input}는 바꾸지 마세요. 새 제목:

기본 프롬프트 템플릿은 다음과 같이 구성되어 있습니다:

당신은 AI 언어 모델 어시스턴트입니다.
당신의 임무는 입력 쿼리를 기반으로 답변을 생성하는 것입니다.
문맥이 제공되면, 이를 활용해 INPUT 및 HUMAN_INPUT 쿼리의 답변을 생성하세요.
답변은 마크다운 형식으로 작성하세요.

답변 언어: {lang}
변수:
{"session_start_time": "2025-06-03 07:35:22", "current_page_url": "https://app.flowhunt.io/aistudio/flows/de6c2e2c-d817-4b2f-af2c-12dba3f46870?ws=74be5f74-d7c5-4076-839d-8ac1771a3b75"}
입력: {input}

답변:

기본 프롬프트는 컴포넌트의 설정과 동일한 구조를 따릅니다. 템플릿 필드에서 변수와 구조를 변경하여 언제든 설정을 덮어쓸 수 있습니다. 직접 템플릿을 제작하면 출력 결과를 더욱 세밀하게 제어할 수 있습니다.

프롬프트 컴포넌트를 플로우에 연결하는 방법

프롬프트는 최종 출력을 추가로 수정·구체화하는 선택적 컴포넌트입니다. 여러 컴포넌트와 연결이 필요합니다:

• 대화 이력: 반드시 연결할 필요는 없지만, 이전 메시지를 기억하면 답변의 관련성이 높아집니다.
• 문맥: 의미 있는 텍스트라면 무엇이든 문맥으로 활용할 수 있습니다. 가장 일반적인 방법은 리트리버로부터 지식을 연결하는 것입니다.
• 입력: 오직 Chat Input 컴포넌트만 여기에 연결할 수 있습니다.

이 컴포넌트의 출력은 다양한 컴포넌트에 연결 가능한 텍스트입니다. 대부분의 경우, 프롬프트 뒤에 Generator 컴포넌트를 바로 연결하여 LLM과 연동합니다.

예시

매우 간단한 봇을 만들어봅시다. 앞서 언급한 중세 기사 봇 예제를 확장하겠습니다. 이 봇은 다소 우스꽝스러운 말투를 사용하지만, 주 임무는 친절한 고객 서비스 제공이며, 관련 정보를 안내해야 합니다.

우리 봇에게 전형적인 고객센터 질문을 해보겠습니다. 예를 들어 URLsLab의 가격에 대해 물어보겠습니다. 성공적인 답변을 얻으려면 다음과 같이 해야 합니다:

• 문맥 제공: 이 예시에서는 URL 리트리버 컴포넌트를 이용해 필요한 정보가 담긴 페이지를 제공합니다.
• 입력 연결: 입력은 항상 Chat Input 컴포넌트로부터 오는 사용자 메시지입니다.
• 대화 이력: 필수는 아니지만, 이 예제에서는 연결해 보겠습니다.
• 템플릿: 프롬프트는 *“당신은 중세 기사처럼 말하는 친절한 고객 서비스 봇입니다.”*로 설정합니다. 프롬프트는 훨씬 더 정교하게 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 프롬프트 라이브러리를 참고하세요.
• Generator 추가: 봇이 대화 능력을 갖추도록 Generator를 연결합니다. 프롬프트는 생성기의 입력 역할을 합니다.

최종 플로우는 다음과 같이 구성됩니다:

이제 중세 기사 봇의 지식을 테스트해봅시다. 우리가 제공한 URL은 URLsLab의 가격 페이지입니다. 이에 대해 질문해보겠습니다:

이제 우리 봇은 고풍스러운 언어로 기본적인 질문에 답변합니다. 더 중요한 점은, 봇이 친절한 고객 서비스 봇이라는 중심 역할을 충실히 지키고 있다는 것입니다. 마지막으로, 지정한 URL의 정보를 성공적으로 활용합니다.