LLM 컨텍스트 제어 실습: '입력 경로' 변경을 통한 대화 흐름 최적화

요약

AI 대화 캔버스 도구인 ThoughtDAG 개발자가 컨텍스트 수정 시 발생하는 데이터 처리 문제를 실험하는 연습 과제를 공유했다. 사용자가 '독서 계획'과 '저녁 식사 계획'이라는 두 개의 별도 대화를 생성한 뒤, 이를 하나의 요약 요청으로 연결하고 결과를 확인한다. 이후 요청 미리보기에서 저녁 식사 연결을 제거하고 동일한 요약을 재생성했을 때, 기존 저녁 식사 정보가 완전히 삭제되지 않는 실패 사례를 관찰할 수 있다. 이는 한 번 생성된 텍스트가 다른 경로로 복사된 경우, 원본 연결을 끊어도 복사본은 제거되지 않는다는 것을 보여준다. 따라서 개발자는 여러 경로와 자료를 수정할 때 downstream 텍스트에 남아있는 잔여 데이터를 주의 깊게 검토해야 한다.

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