자가 교정형 프롬프트 생성기 구축 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• AI/LLM 개발자 및 프롬프트 엔지니어
• 중급~고급 수준 (LLM 활용, 시스템 설계, 오류 처리 기술 필요)

핵심 요약

• 다단계 LLM 프로세스를 통해 자체 검증 및 재시도 로직을 구현하여 안정적인 프롬프트 생성
• RΞNE 및 AI_Assistant 인물 설정을 활용한 구조화된 출력 추출 (6개 필드: character, pose_action, outfit 등)
• try-except 구조로 구문 오류 시 자동 대체 로직 적용 (예: default_prompt_tags())

섹션별 세부 요약

1. 전통적 LLM 프롬프트 시스템의 한계

• 사용자 입력 → 캡션 → 태그 생성 → 구조화된 출력 생성
• 구조 오류 발생률 높음 (예: "MYSTERIOUS" 감정 강도 0.7 입력 시 예상치 못한 결과)
• 수작업 검증 필요 (Stable Diffusion 등에 입력 시 오류 발생 가능성)

2. 다단계 LLM 파이프라인 설계

• 입력 파라미터: caption, emotion, character, style_hint
• 첫 단계: RΞNE 인물로 생생한 시나리오 생성 (예: "네온 빛으로 반짝이는 골목길, 사이버네틱 눈 등")
• 두 번째 단계: AI_Assistant 인물로 6개 필드 추출 (character, pose_action, outfit, emotion, background, camera)

3. 자동 재시도 및 대체 로직

• ParseError 발생 시:
• RΞNE → AI_Assistant 인물로 재시도
• 여전히 실패 시 기본값 대체 (default_prompt_tags())
• 모든 단계의 디버그 로그 기록 (재시도, LLM 호출, 대체 트리거)

4. 시스템의 중요성

• LLM의 불확실성 대응 (예: 구문 변형으로 인한 후속 로직 오류)
• 디버그 로그 기록으로 문제 발생 원인 추적 용이
• Stable Diffusion 등 외부 의존성 없이 독립 실행 가능

5. 오픈소스 모듈 제공

• FastAPI 기반 모듈
• 입력: caption, emotion, character, style_hint
• 출력: prompt_tags, positive_prompt, negative_prompt
• 내용: 디버그 로그 포함, 이미지 생성 없음
• 사용 예시: AI 생성 파이프라인에 통합 가능

결론

• LLM의 오류에 대응하는 자동 재시도 및 로깅 기능을 통해 시스템의 안정성 확보
• RΞNE 및 AI_Assistant 인물 설정을 통해 구조화된 프롬프트 생성 가능
• FastAPI 모듈을 활용해 독립적이고 확장 가능한 솔루션 구축 가능