LLM(대형 언어 모델)을 Finite State Machine(FSM)의 상태 결정에 활용하는 방식은 최근 다양한 연구와 실험을 통해 점차 구체화되고 있습니다. 이러한 접근은 특히 복잡한 작업 흐름을 유연하게 관리하고, LLM의 추론 능력을 구조화된 방식으로 활용하고자 할 때 유용합니다.
LLM이 FSM의 상태를 결정하는 방식
전통적인 FSM에서는 상태 전이가 명확한 규칙이나 조건에 따라 결정됩니다. 그러나 LLM을 활용하면 이러한 전이 규칙을 더 유연하게 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자의 자연어 입력이나 이전 상태의 결과를 바탕으로 다음 상태를 LLM이 판단하게 할 수 있습니다. 이러한 방식은 특히 예외 처리나 복잡한 의사 결정이 필요한 상황에서 효과적입니다.
StateFlow와 같은 프레임워크에서는 LLM이 상태 전이의 결정 요소로 활용됩니다. 즉, 각 상태에서 수행할 작업과 다음 상태로의 전이를 LLM이 판단하여 더 동적인 흐름을 구성할 수 있습니다.
활용 사례
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복잡한 워크플로우 관리: 여러 단계로 구성된 작업 흐름에서 각 단계의 조건이나 결과에 따라 다음 단계를 유연하게 결정할 수 있습니다.
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대화형 에이전트: 사용자의 입력에 따라 대화의 흐름을 자연스럽게 이어가기 위해 FSM의 상태 전이를 LLM이 판단하게 할 수 있습니다.
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데이터 처리 파이프라인: 데이터의 상태나 품질에 따라 처리 단계를 동적으로 조정할 수 있습니다.
구현 시 고려사항
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명확한 상태 정의: 각 상태의 역할과 전이 조건을 명확하게 정의하여 LLM이 올바른 판단을 내릴 수 있도록 해야 합니다.
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프롬프트 설계: LLM이 상태 전이를 정확하게 판단할 수 있도록 적절한 프롬프트를 설계해야 합니다.
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결과 검증: LLM의 판단 결과를 검증하고, 필요시 수동으로 조정할 수 있는 메커니즘을 마련해야 합니다.
요약
LLM을 FSM의 상태 결정에 활용하는 방식은 기존의 고정된 전이 규칙을 넘어 더 유연하고 지능적인 시스템을 구축할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 특히 복잡한 작업 흐름이나 예외 처리가 빈번한 시스템에서 이러한 접근은 큰 장점을 제공할 수 있습니다.