Chain-of-Density Prompting

개요

대형 언어 모델(LLM)을 활용한 텍스트 요약은 뉴스, 논문, 리서치 문서 등에서 핵심 정보를 빠르게 파악할 수 있게 해줍니다. 그러나 일반적인 요약 프롬프트는 핵심 정보 누락, 중복, 불균형 등 한계를 지닙니다. 이를 보완하기 위한 최신 접근법 중 하나가 **Chain-of-Density Prompting(CoD Prompting)**입니다. 이 프롬프트 전략은 요약 과정에서 정보 밀도를 점진적으로 높이는 연쇄적 방식으로, 보다 정제되고 풍부한 요약문을 생성하는 데 최적화되어 있습니다.

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1. 개념 및 정의

Chain-of-Density Prompting은 요약 생성 시 정보량을 점차 밀도 있게 추가하는 방식의 단계적(prompt chaining) 요약 전략입니다.

• 핵심 방식: 초기 저밀도 요약 → 밀도 향상 지시 → 고밀도 요약 반복 생성
• 목표: 원문 대비 정보 누락 없이 함축적이면서도 풍부한 요약 생성
• 용도: 뉴스, 학술논문, 기술 리뷰 등에서 정확한 의미 유지 요약 필요 시

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2. 특징

항목	기존 요약 프롬프트	Chain-of-Density Prompting
방식	단일 출력 기반 요약	다단계 연쇄 요약 생성
정보 밀도	처음부터 압축됨	점진적 정보 강화 방식
핵심성	누락 가능성 있음	핵심 개념 추출 후 강조
일관성	모델 편향 영향 큼	프롬프트 흐름에 따라 안정적

• CoD는 핵심 키워드를 먼저 추출하고, 이후 이를 통합하여 점차 요약문을 정제하는 방식으로 구성됩니다.

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3. 구성 요소 및 동작 과정

단계	설명	예시
1단계: 초기 요약	간결하고 일반적인 요약 생성	“이 연구는 AI 활용을 소개한다.”
2단계: 키 아이디어 식별	요약문에서 핵심 정보 추출	[AI 모델 성능, 데이터 정제 방식]
3단계: 밀도 강화 요청	키워드 기반으로 요약 확장	“이 연구는 X 및 Y에 중점을 둔다.”
4단계: 고밀도 요약 출력	최종 요약에서 정보 재조합	“본 연구는 AI 성능 향상 기법인 Z를 데이터 정제 기반으로 설명한다.”

• 각 단계는 LLM의 연속적인 호출을 통해 진행되며, 이전 요약을 기반으로 다음 출력을 생성함

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	관련 기법
Prompt Chaining	이전 결과를 다음 프롬프트에 반영	Chain-of-Thought, Self-Refinement
정보 밀도 제어	키워드 삽입을 통한 강제 밀도 상승	Named Entity 추출 + 재삽입
Few-shot 구성	단계별 예시 추가로 정밀도 향상	“요약 → 키워드 → 요약” 흐름 학습
사용자 피드백 루프	수정 반영 방식 설계 가능	Interactive Summarization

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5. 장점 및 한계

구분	장점	한계
정보 보존성	중요 내용 누락 최소화	길이 제한 대응 필요
일관성 향상	요약 간 단계적 연결로 흐름 유지	체인 길이 조절 중요
사용자 조정 가능	키워드 선택에 따라 결과 유도 가능	사용자 개입이 필요할 수 있음
적용 유연성	뉴스, 논문, 기술 문서 모두 대응	감성적 요약에는 제한 있음

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6. 활용 사례 및 고려사항

사례	설명	적용 포인트
학술 요약	논문 요약 시 핵심 기술 정리	분야 전문 용어 중심 요약 강화
뉴스 브리핑	다문단 뉴스의 핵심 이슈 요약	사실 기반 내용 간결하게 요약
리서치 보고서	시장/기술 분석 보고서 요약	주요 수치, 인사이트 강조

고려사항:

• LLM 반복 호출로 비용이 증가할 수 있음
• 키워드 추출 정확도에 따라 전체 품질이 좌우됨
• 요약문 톤 유지에 Prompt 설계 주의 필요

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7. 결론

Chain-of-Density Prompting은 단순한 요약을 넘어, 정보의 핵심성과 밀도를 동시 확보할 수 있는 프롬프트 전략입니다. 특히 복잡한 전문 문서나 긴 뉴스, 연구 자료 요약에서 강점을 발휘하며, 생성형 AI의 요약 품질을 한 단계 끌어올릴 수 있는 핵심 기법으로 평가됩니다. 향후 인터랙티브 요약, 사용자 맞춤 요약 등의 방향으로 확장될 가능성도 큽니다.