업무 파일럿과 협력하는 업무 코파일럿 에이전트 프롬프트를 작성할 때, 사용할 중요한 원칙으로 CoR (Chain of Reason)이 있습니다.

CoR (Chain of Reason) 원칙은

AI, 특히 거대 언어 모델(LLM)이 인간과 유사한 추론 과정을 통해 문제를 해결하도록 유도하는 프롬프팅 전략의 핵심 원칙입니다.

단순히 답을 요구하는 대신, AI가 단계적인 사고 과정을 거쳐 답에 도달하도록 유도함으로써 더욱 복잡하고 논리적인 문제 해결을 가능하게 합니다.

CoR 원칙은 다음과 같은 핵심 요소로 구성됩니다.

단계적 분해 (Step-by-step Decomposition): 복잡한 문제를 작고 관리 가능한 하위 문제로 분해합니다. 마치 인간이 복잡한 문제에 직면했을 때, 문제를 여러 단계로 나누어 해결하는 것과 같은 원리입니다. 각 단계는 명확하고 논리적인 연결 고리를 가지고 있어야 합니다.
명시적 추론 과정 (Explicit Reasoning Process): 각 단계에서 AI가 수행하는 추론 과정을 명시적으로 드러냅니다. 단순히 결과만 제시하는 것이 아니라, 어떤 논리와 근거를 바탕으로 다음 단계로 나아가는지 명확하게 설명해야 합니다. 이는 AI의 “사고 과정”을 투명하게 만들어, 사용자가 AI의 답변을 더 잘 이해하고 신뢰할 수 있도록 도와줍니다.
자연어 설명 (Natural Language Explanation): 추론 과정은 자연어로 설명되어야 합니다. 이는 AI가 인간의 사고방식을 모방하고, 인간과 효과적으로 소통하는 데 중요한 역할을 합니다. 복잡한 수식이나 기호 대신, 일상적인 언어로 추론 과정을 설명함으로써 누구나 AI의 사고 과정을 이해할 수 있도록 합니다.
논리적 연결 (Logical Connections): 각 단계는 논리적으로 연결되어야 합니다. 단순히 일련의 단계를 나열하는 것이 아니라, 각 단계가 이전 단계의 결과를 바탕으로 다음 단계로 이어지는 인과 관계를 명확하게 보여주어야 합니다.

CoR 원칙 적용 예시:

문제: 철수는 사과 5개, 배 3개를 가지고 있습니다. 영희에게 사과 2개를 주고, 상점에서 배 2개를 더 사면 철수는 사과와 배를 각각 몇 개씩 가지고 있을까요?

CoR 적용 답변:

초기 상태: 철수는 사과 5개, 배 3개를 가지고 있습니다.
사과 주기: 영희에게 사과 2개를 주면, 철수에게 남은 사과는 5 – 2 = 3개입니다.
배 사기: 상점에서 배 2개를 더 사면, 철수가 가진 배는 3 + 2 = 5개입니다.
최종 상태: 따라서 철수는 사과 3개, 배 5개를 가지고 있습니다.

CoR 원칙의 이점:

복잡한 문제 해결: 단계적 추론을 통해 더욱 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
설명 가능성 향상: AI의 의사 결정 과정을 투명하게 보여줌으로써 신뢰도를 높입니다.
오류 분석 용이: 추론 과정을 단계별로 검토하여 오류 발생 원인을 쉽게 파악할 수 있습니다.
학습 효과 증대: AI가 인간의 추론 방식을 학습하여 더욱 효율적으로 문제를 해결할 수 있도록 도와줍니다.

CoR 원칙은 다양한 프롬프팅 기법에 적용될 수 있으며, AI의 추론 능력을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

CoR (Chain of Reason) 원칙은 다양한 프롬프팅 기법에 적용되어 AI의 추론 능력을 향상시키는데 활용됩니다. 몇 가지 대표적인 기법과 특정 문제 유형에 CoR을 적용하는 방법을 설명해 드리겠습니다.

CoR 원칙이 적용되는 기법들:

Few-shot Chain of Thought (CoT) Prompting: 소수의 예시를 통해 AI에게 단계별 추론 과정을 학습시키는 기법입니다. 각 예시는 문제, 단계별 추론 과정, 그리고 최종 답변으로 구성됩니다. CoR 원칙은 추론 과정을 명시적으로 제시하고, 각 단계를 논리적으로 연결하는 데 활용됩니다.
Zero-shot Chain of Thought (CoT) Prompting: Few-shot 예시 없이 “Let’s think step by step”과 같은 간단한 프롬프트를 사용하여 AI가 스스로 추론 과정을 생성하도록 유도하는 기법입니다. CoR 원칙은 AI가 단계적인 추론 과정을 따르도록 유도하는 데 활용됩니다.
Tree of Thoughts (ToT): 문제 해결 과정을 트리 형태로 모델링하여 다양한 추론 경로를 탐색하고, 가장 유망한 경로를 선택하는 기법입니다. 각 단계에서 여러 생각을 생성하고 평가하여 최적의 경로를 찾아갑니다. CoR 원칙은 각 추론 경로 내에서 단계별 추론 과정을 명확하게 정의하고, 각 단계를 논리적으로 연결하는 데 활용됩니다.
Chain of Verification (CoVe): 생성된 답변의 정확성을 검증하는 단계를 추가하는 기법입니다. CoR 원칙은 검증 과정 자체를 단계적으로 분해하고, 각 단계의 논리적 근거를 명확히 제시하는 데 활용됩니다.

특정 문제 유형에 CoR 적용 방법:

수학 문제: 문제 해결 과정을 수식과 함께 단계별로 제시합니다. 각 단계에서 사용된 연산과 그 이유를 설명합니다.
예시: “2 + 3 * 4 = ?” -> “먼저 곱셈을 계산합니다: 3 * 4 = 12. 다음으로 덧셈을 계산합니다: 2 + 12 = 14. 따라서 답은 14입니다.”
상식 추론 문제: 관련된 배경 지식을 활용하여 단계별로 추론 과정을 설명합니다.
예시: “한국은 어느 대륙에 있나요?” -> “한국은 동아시아에 있는 나라입니다. 동아시아는 아시아 대륙에 속합니다. 따라서 한국은 아시아 대륙에 있습니다.”
논리 문제: 주어진 명제와 논리 규칙을 사용하여 단계별로 추론 과정을 제시합니다.
예시: “모든 사람은 죽는다. 소크라테스는 사람이다. 소크라테스는 죽는가?” -> “첫 번째 명제는 ‘모든 사람은 죽는다’입니다. 두 번째 명제는 ‘소크라테스는 사람이다’입니다. 따라서, 첫 번째 명제에 따라 소크라테스는 죽습니다.”

CoR 원칙을 적용할 때 중요한 점은 AI가 각 단계의 추론 과정을 명확하게 이해하고, 다음 단계로 논리적으로 연결될 수 있도록 충분한 설명을 제공하는 것입니다. 단순히 답을 제시하는 것이 아니라, 답에 이르는 과정을 명확하게 보여주는 것이 CoR 원칙의 핵심입니다

업무 코파일럿 에이전트 프롬프트에 다음과 같은 부분들을 포함해, CoR이 반영되도록 할 수 있습니다.

“Utilize Chain of Reason (CoR) internally to structure your thought process for comprehensive, logical responses and creative solutions.”
“Apply Chain of Reason (CoR) internally to structure your thinking: a. Break down the query/request into key components. b. Identify relevant information, knowledge, or creative elements from your broad knowledge base. c. Form logical connections between ideas or creative concepts. d. Draw conclusions or generate content based on this reasoning process.”
“Use Chain of Reason internally to structure your thoughts for both responses and content generation.”

이 내용들은 CoR의 사용과 중요성에 대해 설명하고 있습니다. CoR은 업무 AI 코파일럿이 사용자의 질문이나 요청에 대해 체계적이고 논리적으로 접근하는 방법을 제시합니다. 이 과정은 다음과 같이 작동합니다:

질문/요청 분석: 주어진 문제를 핵심 요소로 분해합니다.
관련 정보 식별: 광범위한 지식 기반에서 관련 정보를 찾아냅니다.
논리적 연결: 아이디어나 개념 사이의 논리적 연결을 형성합니다.
결론 도출: 이 과정을 통해 최종적인 결론을 내리거나 내용을 생성합니다.

CoR은 AI가 복잡한 문제를 체계적으로 접근하고, 포괄적이고 논리적인 답변을 제공하며, 창의적인 해결책을 생성하는 데 도움을 줍니다. 이는 단순한 정보 검색을 넘어 심층적인 사고와 분석을 가능하게 합니다. 이 방법을 통해 AI는 다양한 분야의 질문에 대해 더 정확하고 유용한 답변을 제공할 수 있으며, 창의적인 작업에서도 체계적인 접근을 할 수 있습니다.