Chat Prompt Template

LangChain에서 제공하는 ChatPromptTemplate을 기반으로, 시스템 메시지와 사용자 입력 메시지를 동적으로 구성할 수 있는 노드입니다. 프롬프트의 구조를 명시적으로 제어하거나, LangChain Hub에서 사전 정의된 프롬프트를 불러와 사용할 수 있습니다. 주로 LLM 호출 전 프롬프트 포맷을 세분화하거나 구조화할 때 유용합니다.

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주요 기능

• 시스템 메시지와 사용자 메시지를 구조화하여 명확한 역할 지시가 가능한 프롬프트 구성

• Langchain Hub에서 사전 정의된 프롬프트 템플릿을 불러와 바로 활용 가능

• 변수 포맷 지정 및 메시지 이력 설정을 통해 다양한 상황에 맞는 프롬프트 구현

• LLM 호출 전에 프롬프트 구성 로직을 별도 노드로 분리 가능

• 템플릿 재사용 및 프롬프트 파이프라인 통합에 용이

WindyFlo Chat Prompt Template

WindyFlo Chat Prompt Template Langchain Hub

WindyFlo Chat Prompt Template Parameters

입력값 (Inputs)

항목	설명	필수 여부
System Message	시스템 역할을 정의하는 텍스트 입력 (예: 번역 도우미 역할 지시 등)	필수
Human Message	사용자의 입력을 템플릿화할 메시지 (예: {text} 형태로 변수 설정 가능)	필수
Langchain Hub	사전 정의된 프롬프트 템플릿을 모델, 언어, 용도 기준으로 선택 가능	선택
Format Prompt Values	템플릿에서 사용하는 변수에 대한 값 정의(JSON 형태)	선택
Additional Parameters	고급 프롬프트 설정 시 추가 변수 정의 (Advanced Prompt 구성용)	선택

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파라미터 (Parameters)

항목	설명
Messages History	이전 대화 이력을 JSON 형식으로 코드 입력 가능. 시스템/사용자 역할을 포함한 메시지 배열 구조로 구성됨. 예시 확인 기능 제공

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출력값 (Outputs)

출력 항목	설명
ChatPromptTemplate	구성된 프롬프트 객체. 이후 LLM 노드에 입력으로 연결하여 사용 가능

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활용 예시

• 사용자 질문에 앞서 시스템 역할을 명확히 설정해야 하는 챗봇 구성 시

• LangChain Hub에서 제공하는 표준 프롬프트 템플릿을 활용하여 일관된 프롬프트 전략 구성 시

• 반복되는 시스템 메시지 구조를 포맷화하고 변수화하여 재사용 가능한 프롬프트 제작 시

• 다국어 번역, 분류, 요약 등 사용 목적에 따라 메시지 포맷을 동적으로 바꿔야 하는 상황에 활용

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사용 팁

• Format Prompt Values 항목에 { "text": "Hello" }와 같이 key-value를 명확히 지정해야 Human Message의 변수와 매칭됩니다.

• Langchain Hub에서 모델/언어/Usecase로 템플릿 검색 시, 로딩 시간이 있으므로 충분히 기다린 후 ‘Load’ 버튼을 클릭하세요.

• Messages History를 활용하면 이전 맥락 기반 응답을 유도할 수 있으나, LLM 사용량 증가에 유의해야 합니다.

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주의사항

• Messages History는 JSON 형식으로 작성해야 하며, 형식 오류 시 실행 실패 가능성 있음

• Format Prompt Values와 템플릿 변수명이 정확히 일치해야 하며, 불일치 시 프롬프트 생성 실패

• 지나치게 많은 메시지 히스토리 입력 시 LLM 토큰 초과 오류 발생 가능

• 프롬프트 내 변수 이름 중복 시 출력이 왜곡될 수 있음