프롬프트를 늘리기 전에, 개념 구조(온톨로지)부터 정리하라
AI 에이전트가 자꾸 실수하면 프롬프트를 더 추가하고 싶어집니다. 하지만 이 글은 정작 필요한 건 '개념과 관계를 체계적으로 정리한 구조', 즉 온톨로지라고 주장합니다. 구조가 제대로 잡히면 프롬프트가 짧아지고 오류도 줄어든다는 내용입니다.
AI 스킬(특정 작업을 수행하는 에이전트 모듈)을 만들 때 흔히 겪는 문제가 있습니다. 엣지 케이스(예외 상황)가 생길 때마다 프롬프트에 규칙을 하나씩 추가하다 보면 프롬프트가 점점 길어지고, 결국 토큰 비용도 늘고 응답도 불안정해집니다.
이 글의 핵심 주장은, 그런 문제의 근본 원인은 '개념 정의가 명확하지 않아서'라는 것입니다. 온톨로지란 '어떤 개념이 존재하고 서로 어떻게 연결되는지'를 미리 명확히 정의해 놓은 구조입니다. 예를 들어 '주문', '상품', '고객'의 관계를 LLM에게 프롬프트로 반복 설명하는 대신, 구조 자체를 정리해 주면 LLM이 훨씬 일관되게 동작합니다. 결과적으로 프롬프트가 짧아지고 토큰도 절약됩니다.
핵심 포인트
용어 한 줄 설명
- AI 에이전트
- 사람 대신 정보를 찾거나 작업을 처리하도록 만든 AI 프로그램입니다.
- 프롬프트
- AI에게 원하는 일을 설명하는 지시문입니다.
- 온톨로지
- 특정 분야의 개념들과 그 관계를 체계적으로 정의해 놓은 구조 — 예를 들어 '주문은 여러 상품을 포함하고, 상품은 카테고리에 속한다'처럼 정리한 것
- AI 스킬
- AI가 특정 작업(요약, 분류, 답변 등)을 수행하도록 설정된 단위 기능입니다.
- 엣지 케이스
- 보통 상황이 아닌, 특이하거나 예외적인 입력·상황을 가리키는 말.
- 예외 상황
- 컴퓨터 프로그램이 예상하지 못해 처리하기 어려운 드물고 특이한 상황.
- 토큰 비용
- AI가 글을 읽고 답할 때 처리한 글자 조각 수에 따라 드는 비용입니다.
- LLM
- 글과 코드를 읽고 답을 만드는 대형 AI 모델입니다.