베스트 AI 기법 | 프롬프트 체이닝(Prompt Chaining)으로 점진적 AI 성능 고도화

2026.02.10 / JUN.NXP

핵심 요약 (Executive Summary)

NXP Prompt chaining - infographic — NXP: Prompt chaining – infographic

이번 포스트에서는 대규모 언어 모델(LLM), 특히 Gemini와 같은 도구를 활용할 때 복잡하고 정교한 결과를 도출하기 위한 핵심 기술인 ‘프롬프트 체이닝(Prompt Chaining)’의 개념과 실행 방법론을 설명합니다.

프롬프트 체이닝은 단일 요청으로 최종 결과를 얻으려는 시도 대신, 이전의 프롬프트가 후속 프롬프트에 미치는 영향을 활용하여 결과물을 점진적으로 개선해 나가는 대화형 접근 방식입니다.

이 기술의 핵심은 광범위한 초기 프롬프트에서 시작하여 명확한 질문, 구체적인 정보 제공, 형식 변경 요청 등을 통해 단계적으로 출력값을 정제하는 것이며, 이를 통해 사용자는 단순한 질의응답을 넘어, AI와의 연속적인 상호작용을 통해 고도로 세련된 결과물을 생성할 수 있습니다.

프롬프트 체이닝 단계별 주요 활동

단계명	설명	주요 활동
목표 설정	프롬프트 체이닝을 통해 달성하고자 하는 최종 결과물을 정의하는 초기 단계입니다.	최종 목표 정의 및 복합적인 과업의 범위 설정
체인 시작	광범위한 초기 프롬프트를 통해 대화의 물꼬를 트는 단계입니다.	광범위한 초기 프롬프트 작성 및 입력
체인 구축 및 확장	이전 응답을 바탕으로 정보를 추가하거나 구체화하여 체인을 쌓아가는 과정입니다.	명확한 질문 추가, 구체적인 정보 제공, 응답 형식 변경 요청
관찰 및 분석	AI의 응답 결과를 면밀히 살피고 체이닝의 효과를 파악하는 단계입니다.	AI 결과물의 품질 확인 및 설정된 목표 부합 여부 검토
성찰 및 공유	전체 체이닝 프로세스를 되돌아보고 학습된 내용을 정리하는 최종 단계입니다.	수행 결과 공유 및 실험 과정에서의 통찰력 도출

NXP: Prompt chaining 단계별 주요 활동

NXP Prompt chaining - mindmap — NXP Prompt chaining – mindmap

1. 프롬프트 체이닝의 개념 및 정의

NXP: Prompt chaining – AI와 대화 주고받기 상호작용의 중요성

NXP: Prompt chaining 5단계 루프 – 목표 설정 >> 연쇄 시작 >> 연쇄 구축 >> 관찰 분석 >> 성찰 공유

프롬프트 체이닝은 AI 모델과의 상호작용을 일련의 ‘연쇄 반응’으로 파악하는 기술이다. 이는 단순히 정보를 요청하는 행위를 넘어, AI와 주고받는 대화의 흐름 속에서 각 응답이 다음 단계의 토대가 되도록 설계하는 방식이다.

대화형 구조: 챗봇의 특성을 활용하여 Gemini와 같은 AI와 주고받는 피드백 루프를 형성한다.
점진적 정제: 복잡한 결과물을 한 번에 얻으려 하기보다, 각 단계마다 결과물을 다듬고 구체화하여 최종 목표에 도달한다.
맥락의 연속성: 이전 프롬프트가 이후 프롬프트의 맥락에 영향을 미친다는 점을 이해하고 이를 전략적으로 활용한다.

2. 주요 메커니즘: 점진적 고도화의 원리

NXP: Prompt chaining – 맥락으로 AI의 지식 흐름 설계

프롬프트 체이닝은 단발성 명령(Single Request)의 한계를 극복하기 위해 다음과 같은 세부 전략을 사용한다.

전략 요소	설명
초기 광범위 프롬프트	목표를 설정하기 위한 포괄적인 질문이나 명령으로 체인을 시작한다.
명확화 질문	AI의 응답을 바탕으로 모호한 부분을 제거하기 위한 추가 질문을 던진다.
구체적 정보 제공	AI가 더 정확한 판단을 내릴 수 있도록 맥락이나 데이터를 추가로 입력한다.
형식 및 구조 변경	최종 목표에 적합하도록 출력 형식을 바꾸거나 구조를 재설계하도록 요청한다.

프롬프트 체이닝 세부 전략

3. ‘연쇄 반응(Chain Reaction)’ 실행 프로세스

성공적인 프롬프트 체이닝을 수행하기 위해 소스 문헌은 다음과 같은 5단계의 실행 과정을 제시한다.

목표 설정(Set a goal): 도달하고자 하는 최종 결과물이 무엇인지 명확히 정의한다.
체인 시작(Start the chain): 첫 번째 프롬프트를 입력하여 AI와의 상호작용을 개시한다.
체인 구축(Build the chain): AI의 이전 응답을 기반으로 후속 프롬프트를 이어가며 내용을 심화한다.
관찰 및 분석(Observe and analyze): 각 단계에서 생성되는 출력값을 면밀히 살피고 목표 부합 여부를 판단한다.
성찰 및 공유(Reflect and share): 완성된 체인 과정을 검토하고, 실험을 통해 얻은 인사이트를 확인한다.

4. 프롬프트 체이닝의 전략적 가치

프롬프트 체이닝은 복잡한 과업을 해결하는 데 있어 필수적인 접근법이다. 단 한 번의 프롬프트로 완벽한 결과물을 기대하기 어려운 상황에서, 이 기술은 AI의 잠재력을 최대로 끌어올릴 수 있는 도구 역할을 한다.

복잡성 관리: 거대한 과제를 작은 단위의 프롬프트로 세분화하여 처리함으로써 오차를 줄인다.
정교함의 극대화: 반복적인 피드백을 통해 일반적인 수준을 뛰어넘는 고품질의 콘텐츠를 생성할 수 있다.
유연한 대응: 상호작용 과정에서 발생하는 AI의 오류나 방향 이탈을 즉각적으로 수정하고 경로를 재설정할 수 있다.

결론

프롬프트 체이닝은 단순한 도구 사용법을 넘어 AI와 협업하는 논리적인 사고방식을 의미한다. 사용자는 광범위한 시작점에서 출발하여 세부적인 조정을 거치는 이 ‘incremental refinement(점진적 정제)’ 과정을 통해, AI가 제공할 수 있는 가장 정교하고 고도화된 결과물을 도출할 수 있다. 이는 복잡한 현대적 과업을 AI로 해결하려는 모든 과정에서 핵심적인 전략이 된다.

참고자료 / 다운로드

NXP 프롬프트 체이닝 단계 및 세부 정보 비교표 (다운로드)
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zqZAYtLeIfhVtnj5R3J_20tvRkgf_f3O05T33IF09MU/edit?usp=sharing

NXP 프롬프트 체이닝 (Prompt chaining) 슬라이드 PDF (다운로드)
https://drive.google.com/file/d/1eVtpVXLrMnjIPKX4Hxc69UT7eZmlEUKF/view?usp=sharing