안녕하세요.

다모앙에 로그인은 안하고 눈팅만 하느라 레벨도 낮아서 그런지

개발한당과 애플모앙에는 글을 작성할 수 없어 자유게시판에 첫글을 작성하게 되었습니다.

(혹시 잘못된 게시판에 작성한거라면 말씀주세요)

LLM의 성능은 프롬프트의 상세함에 따라 크게 달라지는데, 특히 Chain of Thought(CoT)는 효과적인 프롬프트 기법 중 하나입니다. 다양한 종류의 프롬프트를 작성할 때 CoT를 매번 상세히 작성하고 관리하는 것이 번거로웠는데, Deepseek R1이 추론 과정을 응답에 포함해 제공하는 점을 활용하고자 Alfred Workflow를 개발했습니다.

활용 시나리오는 다음과 같습니다.

1. chatgpt에 입력하고자 했던 프롬프트를 alfred workflow에 입력하여 CoT를 생성한다.
2. 생성한 CoT와 원래 입력하고자했던 프롬프트를 함께 chatgpt에 입력한다.​

아래 링크에서 release에서 다운로드 하실 수 있습니다.

https://github.com/Korcasus/alf-reasoning

(gif로 만든 데모도 첨부하고싶었는데, 10Mb이하인데도 안되네요. 데모는 링크에서 확인해주세요.)

허접한거지만 다른분들에게도 도움이 될수 있을 것 같아 공유해봅니다.

감사합니다.