LLM 체인 실패? ‘크라우드소싱’에서 찾은 LLM 체인 설계 5전략

왜 당신의 LLM 체인은 자꾸 실패할까요?

테스트 환경에서는 완벽하게 작동하던 LLM 체인이, 실제 운영 환경에서는 엉뚱한 답을 내놓거나 중요한 지시사항을 무시하는 경험. 우리 모두 겪어봤을 문제입니다. 애써 만든 시스템이 너무 불안정하고 예측 불가능하게 느껴집니다.

만약 이 문제가 LLM 자체가 아니라, 우리가 워크플로우를 ‘설계’하는 방식에 있다면 어떨까요?

워싱턴 대학, 스탠퍼드 등의 공동 연구진이 발표한 최신 논문은 이 문제에 대한 새로운 접근 방식을 제안합니다. 놀랍게도 그 해법은 더 오래된 분야인 ‘크라우드소싱 워크플로우(Crowdsourcing Workflows)’에 있었습니다.

이 글은 해당 논문의 핵심 아이디어를, AI 워크플로우 자동화에 관심 있는 분들을 위해 실용적인 가이드로 재구성한 것입니다. 여러분의 다음 LLM 체인을 ‘깨지지 않게’ 만들 5가지 핵심 전략을 소개합니다.

🤖 1단계: LLM을 ‘신탁’이 아닌 ‘직원’으로 대하기

논문의 핵심 아이디어는 간단합니다. LLM을 위한 워크플로우를 설계하는 것은 여러 명의 인간 작업자(크라우드 워커)를 위한 워크플로우를 설계하는 것과 본질적으로 같은 문제에 직면합니다.

잘못된 접근: LLM을 모든 것을 아는 ‘신탁(Oracle)’으로 보고, 복잡한 요구사항이 담긴 프롬프트 하나를 던진 뒤 완벽한 결과를 기대합니다.

올바른 접근: LLM을 ‘유능하지만 실수도 할 수 있는 신입사원’으로 간주합니다.

신입사원에게 한 번에 10가지 복잡한 지시를 내리면 어떻게 될까요? 당연히 몇 가지는 빠뜨리거나 혼란스러워합니다. LLM도 마찬가지입니다. 프롬프트가 길고 복잡해지면 환각(Hallucination)을 일으키거나 지시를 무시합니다.

크라우드소싱 분야는 지난 10년간 ‘실수할 수 있는 여러 명의 인간 작업자’들을 어떻게 협력시켜 고품질의 결과물을 만들지 연구해왔습니다. 우리는 이 검증된 기술들을 LLM 체인 설계에 그대로 적용할 수 있습니다.

🏗️ 2단계: 견고한 설계를 위한 ‘디자인 스페이스’ 이해

논문은 LLM 체인 구축을 ‘운’이 아닌 ‘설계’의 영역으로 가져오는 프레임워크, “디자인 스페이스(Design Space)”를 제안합니다. 견고한 체인을 설계하기 위해 우리는 3가지 요소를 고려해야 합니다.

1. Objective (목표): 궁극적으로 원하는 것은 무엇인가?

• 객관성 (Objectivity): 수학 문제처럼 정답이 하나로 정해져 있나요?
• 주관성 (Subjectivity): 소설 쓰기처럼 창의적이고 다양한 결과가 가능한가요?

2. Tactics (전술): 워크플로우를 구성하는 ‘빌딩 블록’

이것은 LLM에게 시킬 수 있는 개별 작업 단위입니다.

• Generate (생성): 콘텐츠(텍스트, 코드 등)를 만듭니다.
• Evaluate (평가): 생성된 콘텐츠를 판단하거나 점수를 매깁니다.
• Improve (개선): 오류를 수정하거나 콘텐츠를 더 낫게 만듭니다.
• Focus (집중): 작업할 특정 영역(예: 수정이 필요한 문단)을 선택합니다.
• Partition (분할): 큰 작업을 작은 하위 작업으로 나눕니다.
• Merge (병합): 여러 개의 결과를 하나로 합칩니다.

3. Strategies (전략): ‘전술’을 조합하는 ‘운영 계획’

이것이 가장 중요합니다. ‘목표’를 달성하기 위해 이 ‘전술(블록)’들을 어떻게 조합하고 연결하는지에 대한 ‘플레이북’입니다.

🚀 3단계: 5가지 LLM 체인 강화 전략

단순히 Generate와 Evaluate를 연결하는 것만으로는 부족합니다. 크라우드소싱 연구에서 검증된 가장 강력한 5가지 전략은 다음과 같습니다.

전략 1: 다양한 응답 소싱 (Source Diverse Responses)

문제점: LLM에게 한 번만 물어본 답이 최선이라는 보장이 없습니다.

해결책: 마치 여러 직원에게 아이디어를 내보라고 하는 것과 같습니다. 동일한 작업에 대해 여러 개의 응답을 생성하도록 요청하세요. (예: 프롬프트 문구 변경, ‘온도(temperature)’ 값 조절, 다른 모델 사용)

적용 예시: 5개의 헤드라인 초안(Generate)을 생성하게 한 뒤, 별도의 LLM 호출(Evaluate)을 통해 그중 가장 매력적인 것을 선택하게 합니다.

전략 2: 검증 및 수정 (Validate and Correct Outputs)

문제점: “절대 신뢰하지 말고, 항상 검증하라.” LLM 체인에서 발생한 작은 오류는 뒤따르는 단계로 연쇄적으로 퍼져나가(cascading errors) 전체 결과를 망칩니다.

해결책: 크라우드소싱의 고전 패턴인 ‘Find-Fix-Verify’를 적용합니다. 이는 ‘동료 코드 리뷰’와 유사합니다.

• Find (찾기): ‘동료A’ LLM이 초안을 읽고 잠재적인 오류나 개선점을 찾습니다.
• Fix (수정): ‘동료B’ LLM(혹은 다른 프롬프트)이 해당 오류를 수정합니다.
• Verify (검증): ‘팀장’ LLM이 ‘판사’가 되어 수정본이 정말 개선되었는지, 혹은 새로운 문제를 만들지 않았는지 검증합니다.

핵심: 이 패턴은 특히 사실 기반 요약처럼 ‘객관성’이 중요한 작업에서 치명적인 오류를 막아줍니다.

전략 3: 사용자 안내 통합 (Incorporate User Guidance)

문제점: 소설 집필이나 복잡한 보고서 요약처럼 ‘주관성’이 높은 작업을 100% 자동화하려 하면, LLM이 사용자의 창의적인 비전이나 핵심 의도를 놓치기 쉽습니다.

해결책: ‘완전 자동화’가 아닌 ‘반자동’ 워크플로우를 설계하세요. LLM을 ‘조수’로 활용하고, 사용자가 ‘운전대’를 잡는 것입니다.

적용 예시: LLM이 보고서의 목차 옵션 3가지(Generate)를 제안하면, 사용자가 그중 하나를 직접 선택(Focus)하고 다음 단계를 지시합니다.

전략 4: 적응형 아키텍처 사용 (Use Adaptable Architectures)

문제점: 작업이 너무 복잡해서 모든 단계를 미리 하드코딩하기 어렵습니다.

해결책: 정해진 길로만 가는 정적 체인이 아니라, 상황에 맞춰 유연하게 경로를 변경하는 ‘동적 체인’을 만듭니다. (ReAct나 AutoGen 같은 에이전트 프레임워크의 핵심 원리와도 통합니다.)

적용 예시: ‘매니저’ 역할을 하는 LLM을 두어, 현재 상황을 분석하고 다음에 실행할 ‘전술(하위 작업)’을 동적으로 결정하게 만듭니다.

전략 5: 작업자의 역량에 하위 작업 맞추기 (Align Subtasks to Actor Capabilities)

문제점: 우리는 종종 LLM에게 한 번의 프롬프트에 10가지 요구사항을 넣는 실수를 합니다.

해결책: 이것이 논문에서 가장 실용적인 조언일 수 있습니다. 프롬프트를 최대한 단순하게 쪼개세요. LLM도 인간처럼, 길고 복잡한 지시사항을 잘 따르지 못합니다.

적용 예시: ‘Find-Fix’ 같은 복잡한 작업을 한 번에 시키지 마세요. 대신 ‘1. 편집할 부분 찾기’, ‘2. 병합할 부분 찾기’, ‘3. 삭제할 부분 찾기’처럼 더 작고 명확한 하위 작업으로 분리하면, LLM의 성능과 신뢰도가 훨씬 향상됩니다.

📋 4단계: 당장 적용해보는 5단계 체크리스트

결론: ‘설계’의 과학으로 나아가기

LLM 체인 구축은 ‘프롬프트 엔지니어링’이라는 ‘감’의 영역에서 ‘워크플로우 설계’라는 ‘과학’의 영역으로 이동하고 있습니다.

핵심은 LLM을 ‘하나의 전능한 신탁’으로 보지 않고, ‘잘 설계된 시스템의 신뢰할 수 있는 구성요소(부품)’로 다루기 시작하는 것입니다. 크라우드소싱 분야에서 이미 검증된 이 전략들을 차용함으로써, 우리는 더 견고하고, 예측 가능하며, 강력한 LLM 애플리케이션을 만들 수 있습니다.