이 방법을 사용할 경우, 단순히 1회성 응답을 생성하는 것보다, 반복적인 피드백을 반영하여 정확성, 일관성, 명확성이 크게 향상될 수 있습니다. 그 외의 장점에 대해서는 다음 표를 참조해주세요.
▼ 표 5-1 반응 패턴의 장점
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장점 |
설명 |
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품질 향상 |
단순한 1회 출력이 아닌, 여러 번의 피드백을 통해 품질 향상 |
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정확성 개선 |
AI가 직접 오류를 수정하므로 정확한 결과를 반환할 가능성이 높아짐 |
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복잡한 문제 해결 |
모호한 표현을 명확하게 하거나 추가 설명을 제공할 수 있음 |
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개발자의 개입 감소 |
개발자의 피드백 없이도 AI가 스스로 평가하고 개선할 수 있음 |
장점을 봤을 때 사용하지 않을 이유가 없어 보이지만 다음과 같은 단점도 있으니 이 부분도 고려해야 합니다.
▼ 표 5-2 반응 패턴의 단점
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단점 |
설명 |
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계산 비용 증가 |
여러 번의 피드백이 발생하므로 추가 비용과 처리 시간이 필요 |
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복잡성 증가 |
단순한 응답 생성에 비해 더 많은 메모리와 작업 단계가 필요 |
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무한 루프의 가능성 |
AI가 계속해서 출력을 개선하려고 할 경우, 무한 반복에 빠질 가능성이 있음 |
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정지 조건 필요 |
특정 종료 조건(품질 기준, 반복 횟수 제한 등)이 필요 |