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# 프롬프트 체인을 위한 워크플로
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프롬프트 체인은 복잡한 작업을 일련의 단계로 분해합니다. 여기서 각 단계는 이전 단계의 출력을 처리하거나 기반으로 빌드하는 개별 LLM 호출입니다.

![\[프롬프트 체인을 위한 워크플로입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-patterns/images/workflow-for-prompt-chaining.png)


프롬프트 체인 워크플로는 작업을 논리적으로 순차적 추론 단계로 나눌 수 있고 중간 출력이 다음 단계를 알려주는 시나리오에 적합합니다. 문서 검토, 코드 생성, 지식 추출 및 콘텐츠 구체화와 같은 구조화된 사고, 점진적 변환 또는 계층화된 분석이 필요한 워크플로에서 뛰어납니다.

## 설명
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+ 작업의 복잡성이 단일 LLM 호출의 컨텍스트 기간 또는 추론 깊이를 초과합니다.
+ 한 단계의 출력(예: 분석, 요약 또는 계획)은 후속 결정 또는 생성 단계의 입력이 됩니다.
+ 추론 단계에서 투명성과 제어가 필요합니다(예: 감사 가능한 중간 결과).
+ 단계 간에 외부 검증, 필터링 또는 보강 로직을 연결하려고 합니다.
+ 연구 에이전트, 에디토리얼 어시스턴트, 계획 시스템, 다단계 코파일럿 등 파이프라인 스타일의 추론 루프에서 작업하는 에이전트에게 적합합니다.

## 기능
<a name="capabilities-prompt-chaining"></a>
+ LLM 호출의 선형 또는 분기 체인
+ 구조화된 입력으로 전달되거나 후속 프롬프트에 포함된 중간 결과
+  AWS Step Functions AWS Lambda또는 에이전트별 실행기로 오케스트레이션할 수 있습니다.

## 일반 사용 사례
<a name="common-use-cases-prompt-chaining"></a>
+ 다단계 추론 작업(예: “평가 재작성 요약”)
+ 계층화된 출력을 합성하는 연구 도우미(예: "사실 답변 질문 검색")
+ 코드 생성 파이프라인("계획 작성 코드 테스트 코드 설명 출력 생성")