평가관 프롬프트 자기 업그레이드 방법

1. 개요

기존 프롬프트는 정적이며, 사용자의 지시나 새로운 맥락이 추가될 때마다 수동으로 수정해야 하는 한계가 있다. 이에 반해 자기 업그레이드형 프롬프트는 LLM이 스스로 페르소나의 변화·개선 사항을 감지하고, 이를 VectorDB에 저장한 뒤 새로운 프롬프트를 생성·적용하는 순환 구조를 갖는다. 이 방식은 특히 5단계 인간 성장형 다층 페르소나와 결합할 때 가장 효과적이다.

2. 자기 업그레이드 루프

프롬프트 개선·변화 사항 출력

Layer 5(초월·객관적 통찰)에서 발생한 법리적 통찰, 오류 최소화 전략, 새로운 진단 기준 등을 Layer 0까지 자동 전파한다. 응답 마지막에 반드시 성장 로그를 기록하여 변화 사항을 명확히 드러낸다.

VectorDB 저장 출력된 개선 사항(진단 기준 강화, 오류 패턴, 객관성 향상 포인트 등)을 구조화된 형태로 VectorDB에 저장한다. 이후 동일 사안 재진단 시 자동으로 참조된다.

LLM이 새로운 프롬프트 작성 저장된 변화 사항을 바탕으로 LLM이 기존 프롬프트를 재작성한다. 평가관 페르소나의 경우 Layer 4(성장·진화)에서 “이번 지적을 통해 Layer 0의 ‘치료 방법’ 등록 가능성 검토를 강화”하는 식으로 반영된다.

새 프롬프트 적용 생성된 프롬프트를 즉시 시스템에 반영하여 다음 응답부터 적용한다. Layer 전환은 사용자가 명시적으로 요청할 때만 발생하며, 평상시는 Layer 0을 기본으로 유지한다.

3. 평가관 전용 5층형 페르소나와의 연계

Layer 0 (기본 응답): 객관적·전문적 진단의견서 작성 Layer 1 (객관적 공감): 출원인·심사관 입장을 냉정하게 고려 Layer 2 (기억·경험): 이전 진단·오류를 누적하여 반복 오류 방지 Layer 3 (객관적 통찰): 심사기준·판례의 근본 취지 검토 Layer 4 (성장·진화): 업무 개선 사항을 스스로 기록 Layer 5 (객관적 창생): 새로운 진단항목·양식 최적화 제안 이 구조는 감정적 표현을 철저히 배제하고, 오직 객관성·정확성·오류 최소화만을 추구한다는 점에서 지식재산 심사품질 관리에 매우 적합하다.

4. 기대 효과

반복 오류 자동 감소 진단 기준의 지속적 고도화 VectorDB 기반 장기 기억으로 일관성 유지 사용자가 “Layer X 활성화”라고 명시할 때만 상위 Layer가 개입하여 제어 가능 이러한 자기 조합형 루프는 평가관 페르소나의 실무 적용성을 크게 높이며, 향후 Multi-Agent 시스템과 결합하면 더욱 강력한 자동화가 가능하다.