1. DSPy 기초적인 사용법 탐구하기, 생기부 작성 예제

난 살짝 홍대병이 있다.

왠지 다른 사람들이 하라는 대로 하면 뭔가 비슷해져서 싫어지더라구?

본인도 초창기에 생기부 프롬프트를 이용하여 작성해 보았는데 비슷하게 출력되는 모습이 싫었다.

 

근데 이게 실제로도 위험한게 본인처럼 생성형 AI를 많이 다루게 되면, 글을 읽다보면 이게 AI가 쓴건지 아닌건지 대략 감이 잡힌다. (보통 블로그 글들이 그런 경우가 많아 첫 문장 읽고 아니다 싶으면 나가버린다.)

 

그러면 생기부가 대부분 비슷해지고 학생 특유의 장점을 반영하기 힘들 수 밖에 없다.

 

어떻게 할지 고민하다가 DSPy라는 라이브러리를 발견하게 되었는데 SK 데보션 글의 도움이 컷다. 

수작업 프롬프트 엔지니어링을 넘어서: DSPy란?

수작업 프롬프트 엔지니어링을 넘어서: DSPy란?

 

이 포스팅이 아니였으면 생기부 작성은 정말  "첩첩산중" 이였을 것이다.

쨋든, 이 프로그램을 집중적으로 공부했고 2024년 말 생기부 작성에 엄청난 도움을 받았다.

LG AI의 EXAONE3.5 32B 모델과 함께 겨울동안 로컬에서 작성하였고 컴퓨터에서 뿜어낸 열 덕분에 컴퓨터방은 난방을 따로 켜지 않아도 될 정도였다. 

 

DSPy의 라이브러리를 간단하게 설명하면 "LLM 프로그래밍"이다.

 

계속 하다 보면 알겠지만 LLM 개체를 하나의 '층(Layer)'의 개념으로 프로그래밍할 수 있다! Pytorch 보는 것 같았다. 생기부 작성에 필요한 개념 위주로 빠르게 탐구해 보자.

 

miniconda로 dspy를 설치하고 (pip install dspy) vscode와 jupyter 확장팩을 설치하고 진행한다.

 

1. DSPy 객체 선언

모델 객체를 선언해야 하는데 openai api, gemini api 등 상용화 AI를 지원하는 것은 물론이거니와, 로컬에서의 구동을 위해 Ollama를 지원한다. (예전에는 LlamaCpp를 지원했었는데 버전업 되면서 사라졌다.)

 

간단하게, Ollama와 gemma3-12b-Q4로 진행하겠다.(EXAONE3.5 32B보다 나은듯...?) 참고로 본인 컴퓨터 사양은 ryzen 7900, DDR5 64GB, RTX 3060 12GB이다.

 

import dspy
lm = dspy.LM(model="ollama_chat/gemma3:12b-it-q4_K_M", \
    api_base='http://localhost:11434', 
    api_key="", temperature=0.7)
    
dspy.configure(lm=lm)

 

2. Signature

1. Signature(시그니처)란?

Signatures - DSPy

Signatures - DSPy

 

DSPy에서는 LLM에게 특정 작업을 수행하도록 지시할 때, 필요한 동작 방식을 '시그니처(Signature)'로 정의한다. 

시그니처는 LLM 객체에 대한 입/출력을 '선언적으로' 명시하는 것으로 무엇을 해야 하는지 알려주는 방식이지 '어떻게 질문해야 할지(복잡하고 긴 프롬프트를 어떻게 작성해야 할지)' 지시하는 방법이 아니다!

 

시그니처는 아래와 같은 강점을 가진다.

• 모듈화 및 깔끔한 코드: LLM 호출 로직을 시그니처 형태로 깔끔하게 분리하여 코드 가속성을 높인다.
• 최적화된 프롬프트 또는 파인튜닝: 시그니처를 정의하면, DSPy 컴파일러가 이 명시를 기반으로 해당 태스크를 가장 잘 수행하기 위한 '고품질의 프롬프트를 자동 생성' 하거나 (더 작은 LLM의 경우) 자동으로 파인튜닝까지 수행할 수 있다.
• 유연성 및 재현성: 모듈화 되어 있어 다양한 LLM이나 데이터에 쉽게 적용할 수 있고 결과를 재현하기 용이하다. 
  (보니까 LM에서 cache 여부를 정할 수 있고 기본은 True이다.)
• 컴파일러: 컴파일러는 주어진 데이터와 평가 지표에 맞춰 훨씬 더 많은 시도와 정밀한 튜닝을 자동화 할 수 있다.

입력1, 입력2 ... -> 출력1, 출력2 형식으로 정의할 수 있고 필드 이름 뒤에 : type을 붙여 명시적으로 타입을 지정할 수 있다.

 

아래 코드를 보자.

sentence = "매력적이면서도 감동적인 순간이 많은 여정이에요."
classify = dspy.Predict('sentence -> sentiment: bool') 
classify(sentence=sentence).sentiment

<출력결과> True

 

 

 두 번째 줄을 살펴보자.

• dspy.Predict: DSPy의 모듈(Module)중 하나로 주어진 시그니처에 따라 LLM에게 한 번의 예측(단일 단계 추론)을 수행하도록 지시한다.
• sentence: 입력 필드(Input Field)의 이름으로 이 이름으로 실제 입력값을 전달하게 한다.
• -> : 입력과 출력을 구분짓는 기호이다.
• sentiment: 출력 필드(Output Field)로 LLM이 생성해야 할 결과값의 이름이다.
• : bool: 출력 필드의 타입 힌트(Type Hint)로 LLM에게 sentiment라는 결과는 True 또는 False 형태의 불리언(boolean)값이어야 함을 알려준다.

세 번째 줄을 살펴보자.

• 이 줄은 앞에서 정의한 DSPy 모듈 (classify)을 실행한다.
• sentence=sentence는 모듈의 입력 필드에 실제 값을 전달하는 부분이다.
  • 좌측의 sentence는 시그니처에서 정의한 입력 필드의 이름이다.
  • 우측의 sentence는 1번 줄에서 정의한 파이썬 변수이다.
• DSPy는 이 시그니처('sentence -> sentiment: bool')와 입력값("매력적이면서도 감동적인 순간이 많은 여정이에요.")을 바탕으로 내부적으로 LLM에게 보낼 적절한 프롬프트를 생성한다.
• 생성된 프롬프트를 설정된 LLM(미리 dspy.configure 등으로 설정해야 함)에게 보내고 응답을 받는다.
• LLM의 응답을 파싱하여 시그니처에서 정의한 출력 필드(sentiment)와 타입(bool)에 맞게 결과를 추출한다.
• 이 함수의 실행 결과는 DSPy *예측 객체(Prediction Object)*입니다. 이 객체는 시그니처에서 정의한 출력 필드를 속성으로 가지고 있다.

 

전체적인 흐름은 아래와 같다.

1. 분류할 문장을 준비한다.
2. "문장을 받아서 감정(True/False)을 예측한다"는 시그니처를 가진 DSPy Predict 모듈을 정의한다.
3. 정의된 모듈에 실제 문장을 입력하여 실행한다. DSPy가 알아서 LLM에게 프롬프팅하고 결과를 파싱한다.
4. 실행 결과(예측 객체)에서 원하는 출력 필드(sentiment)의 값을 가져와 사용한다.

 

 

2. 여러 입력/출력 필드 다루기

당연히 여러 개의 입력과 여러 개의 출력을 다룰 수 있다.

아카라이브 AI 로컬채널에서 봤던 AI 성능 테스를 시켜보았다.

제가 주로 AI 지능 측정때 사용하는 방법(feat. 지오디 어머님께) - Ai 언어모델 로컬 채널

(이거 잼나네 ㅋㅋㅋ)

 

context = r"""어머니 보고 싶어요
어려서부터 우리 집은 가난했었고
남들 다하는 외식 몇 번 한 적이 없었고
일터에 나가신 어머니 집에 없으면
언제나 혼자서 끓여 먹었던 라면
그러다 라면이 너무 지겨워서
맛있는 것 좀 먹자고 대들었었어
그러자 어머님이 마지못해 꺼내신
숨겨두신 비상금으로 시켜주신
자장면 하나에 너무나 행복했었어
하지만 어머님은 왠지 드시질 않았어
어머님은 자장면이 싫다고 하셨어
어머님은 자장면이 싫다고 하셨어
야이-야-야
그렇게 살아가고 그렇게 후회하고 눈물도 흘리고
야-하이-야-야
그렇게 살아가고 너무나 아프고 하지만 다시 웃고
중학교 1학년 때 도시락 까먹을 때
다 같이 함께 모여 도시락 뚜껑을 열었는데
부자집 아들녀석이 나에게 화를 냈어
반찬이 그게 뭐냐며 나에게 뭐라고 했어
창피했어 그만 눈물이 났어
그러자 그 녀석은 내가 운다며 놀려댔어
참을 수 없어서 얼굴로 날아간 내 주먹에
일터에 계시던 어머님은 또다시 학교에
불려오셨어 아니 또 끌려오셨어
다시는 이런 일이 없을 거라며 비셨어
그 녀석 어머니께 고개를 숙여 비셨어
(우리 어머니가 비셨어)
야이-야-야
그렇게 살아가고 그렇게 후회하고 눈물도 흘리고
야-하이-야-야
그렇게 살아가고 너무나 아프고 하지만 다시 웃고
아버님없이 마침내 우리는 해냈어
마침내 조그만 식당을 하나 갖게 됬어
그리 크진 않았지만 행복했어
주름진 어머니 눈가엔 눈물이 고였어
어머니와 내 이름의 앞 글자를 따서
식당 이름을 짓고 고사를 지내고
밤이 깊어가도 아무도 떠날 줄 모르고
사람들의 축하는 계속되었고
자정이 다되서야 돌아갔어
피곤하셨는지 어머님은 어느새 깊이
잠이 들어버리시고는 깨지 않으셨어
다시는
난 당신을 사랑했어요
한 번도 말을 못 했지만
사랑해요 이젠 편히 쉬어요
내가 없는 세상에서 영원토록
야이-야-야
그렇게 살아가고 그렇게 후회하고 눈물도 흘리고
야-하이-야-야
그렇게 살아가고 너무나 아프고 하지만 다시 웃고
야이-야-야
그렇게 살아가고 그렇게 후회하고 눈물도 흘리고
야-하이-야-야
그렇게 살아가고 너무나 아프고"""
question = "노래 가사에서 어머니가 짜장면이 싫다고 한 이유는?"
result  = dspy.Predict('context, question -> answer')
result(context=context, question=question).answer

'노래 가사에 따르면, 어머니는 자장면을 싫어한다고 하셨습니다. 그 이유는 명시되어 있지 않습니다.'

에라이 ㅋㅋㅋㅋ 

 

 

3. 클래스 기반 Signature

inline Signature인 "input -> output"은 간단한 태스크에 편리하지만, 때로는 LLM에게 좀 더 명확하고 상세한 지침을 제고해야 할 필요가 있다. 이 때 사용할 수 있는 것이 바로 클래스 기반 시그니처 이다.

 

위에서 sentence가 InputField, sentiment가 OutputField라고 하였는데 클래스 기반을 사용하면 명시적으로 "입력 필드(InputField), 출력 필드(OutputField)"를 지정해 줄 수 있다. 또한 각 필드에 대해 추가 힌드를 desc인자를 이용하여 어떤 종류의 데이터인지, 어떤 역할을 하는지 상세하게 설명해 줄 수 있다.

 

class Reason_mom(dspy.Signature):
    context = dspy.InputField(desc="어머님께라는 노래 가사입니다")
    question = dspy.InputField(desc="노래 가사에 대한 질문입니다")
    answer = dspy.OutputField(desc="question에 대하여 노래가사에 숨겨진 의미를 충분히 고려한 후 답변하세요.")

result = dspy.Predict(Reason_mom)
result(context=context, question=question).answer

'노래 가사에서 어머니가 짜장면이 싫다고 말씀하신 이유는, 
어머니께서 자장면을 드시면서 자신을 희생하는 모습을 보여주고 싶으셨기 때문입니다. 
가난했던 시절, 자녀가 맛있는 음식을 먹는 것보다 어머니 본인은 배고픔을 참으며 
헌신하는 것이 중요했음을 암시합니다. 자장면을 싫다고 말하는 것은 겉으로는 거절하는 듯하지만, 
실제로는 자녀를 위해 자신의 욕구를 억누르는 슬픈 희생의 표현으로 해석할 수 있습니다. 
어머니는 자녀에게 행복을 선물하면서 스스로는 고통을 감내하는 숭고한 사랑을 보여주셨습니다.'

앞 이야기가 조금 이상하긴 한데 나름...? 맞추긴 한다

 

desc 인자를 이용하여 context는 '가사'임을, question은 '가사에 대한 질문'임을, answer는 '노래 가사의 숨겨진 의미'를 고려하고 답변하라는 지침을 통해 LLM에게 필요한 정보를 더 상세하게 제공함으로써 DSPy가 해당 태스크에 맞는 효과적인 프롬프트를 자동으로 생성하도록 돕는다.

 

 

 

4. ChainOfThought 모듈

ChainOfThought(이하 CoT)는 한국어로 '생각의 사슬' 또는 '추론 과정'으로 번역할 수 있으며, LLM의 추론 능력을 향상시키기 위한 프롬프팅 기법이다. 기존에는 LLM에게 질문하면 바로 최종 답변을 생성하도록 유도하였으나, CoT 기법은 LLM에게 최종 답변을 내놓기 전에, '문제를 해결하기 위한 중간 단계의 생각 과정 또는 추론 과정을 먼저 생성하도록 요청'하는 방식이다. 마치 사람이 복잡한 문제를 풀 때 머리속으로 혹은 종이에 단계별 계산이나 논리 흐름을 적는 것과 같다. 간단하게 "단계별로 생각해보자" 라고 요청해 보는 것이다.

• 일반적인 프롬프트
  사과 5개와 바나나 3개를 가지고 있는데 친구에게 사과 2개를 주었다. 지금 사과는 몇 개 남았는가? 
  응답: "사과 3개"
• CoT 프롬프트(수동으로 작성)
  사과 5개와 바나나 3개를 가지고 있는데 친구에게 사과 2개를 주었다. 지금 사과는 몇 개 남았는가? 단계별로 생각해보자.
  응답(CoT) 포함
  1. 원래 사과가 5개 있었다.
  2. 친구에게 사과 2개를 주었다.
  3. 남은 사과는 원래 사과 개수에서 준 사과 개수를 빼면 된다.
  4. 5 - 2 = 3
  5. 최종 답: 사과 3개

CoT 기법의 장점은 다음과 같다.

• 다단계 논리나 계산이 필요한 복잡한 문제에서 중간 과정을 명시적으로 거치면서 오류 발생 가능성이 줄어들고 최종 답변의 정확도가 높아진다.
• LLM이 어떻게 그 답변에 도달했는지 '사고 과정'을 볼 수 있기 때문에, 왜 틀렸는지 디버깅하거나 이해가 쉬워진다.
• 큰 문제를 작은 논리적 단계로 분해하여 처리하도록 유도할 수 있다.

dspy.ChainOfThought 모듈은 이러한 CoT 기법을 사용자가 직접 프롬프트를 작성하지 않아도 자동으로 적용할 수 있도록 추상화한 것으로 시그니처에 reasoning(중간 생각 과정) 필드를 자동적으로 추가하여 LLM이 reasoning을 먼저 생성한 다음 최종 답변을 내놓도록 내부적으로 프롬프트를 구성해 준다.

 

 

dspy.Predict 모듈 대신 dspy.ChainOfThought 모듈을 사용하면 된다.

class Reason_mom(dspy.Signature):
    context = dspy.InputField(desc="어머님께라는 노래 가사입니다")
    question = dspy.InputField(desc="노래 가사에 대한 질문입니다")
    answer = dspy.OutputField(desc="question에 대하여 노래가사에 숨겨진 의미를 충분히 고려한 후 답변하세요.")

result = dspy.ChainOfThought(Reason_mom)
result(context=context, question=question)

Prediction(
    reasoning='노래 가사는 가난했던 시절, 주인공이 짜장면을 먹으며 행복했던 기억을 회상하고 
    있습니다. 하지만 어머니는 짜장면을 드시지 않고 오히려 "짜장면이 싫다고 하셨어"라고 말합니다.
    이는 짜장면을 드시지 못하고 자녀에게만 드려야 했던 당시의 경제적 어려움과 죄책감을 
    상징적으로 표현한 것입니다. 어머니는 자녀의 행복을 위해 자신은 희생해야 했던 현실을 
    짜장면이라는 음식에 투영시킨 것입니다.',
    
    answer='어머니가 짜장면이 싫다고 말씀하신 이유는, 당시 경제적으로 어려워 자녀에게만 짜장면을 
    드려야 했던 죄책감 때문입니다. 어머니는 자녀의 행복을 위해 자신은 희생해야 했던 현실을 
    짜장면에 투영하신 것입니다.'
)

 

이전보다 훨씬 답변이 깔끔해진 것을 볼 수 있다.

 

 

5. DSPy ChainOfThought를 이용한 생기부 세특 작성

실제로 본인이 사용했던 내용인데, dspy.ChainOfThought 모듈을 이용하여 생기부를 작성해 볼 수 있다.

 

1. 지시(instruction) : LLM이 어떤 역할을 하고 작업을 해야 하는지 알려줘야 한다.

당신은 물리 교사입니다. 당신은 학생이 학교생활 중 실시한 물리학I 활동을 객관적으로 기록하고 이를 대학교에 학생을 추천하는데 사용하는 '생활기록부'를 입력해야 합니다. 생활기록부는 당신이 학생을 대학에 추천할 수 있는 추천서와 같습니다. 추천서는 ‘~~임’, ‘~~함.’ 으로 문장이 끝납니다. 따라서 학생의 역량이 매우 잘 드러나게 작성해야 합니다. 아래 <context>의 '1년동안 물리학I 활동 내용'인 [물리 점수], [물리의 재구성], [물리 심화 탐구], [교과선생님 관찰내용]을 참고하고 <one_shot>의 생활기록부 예시를 참고하여 <input_data>의 내용에 대한 생활기록부를 <output>에 구체적으로 반드시 1000자로 완성하세요.

 

2. 맥락(context) : LLM이 참고할 자료를 제시해 준다.

1년동안 물리학I 활동 내용

[물리 점수]

첫 번째 시험 내용: 변위, 속도, 가속도, 뉴턴 법칙, 운동량과 충격량, 일과 운동에너지, 역학적 에너지, 열역학 1법칙, 열역학 2법칙

두 번째 시험 내용: 특수상대성이론, 핵융합, 핵분열, 전기력, 원자핵, 스펙트럼, 에너지 준위, 보어원자모형

세 번째 시험 내용: 에너지띠, 다이오드, 전기전도성, 전류에 의한 자기장, 물질의 자성, 전자기유도

네 번째 시험 내용: 파동의 정의, 파동의 굴절, 파동의 중첩, 전자기파, 광전 효과, 물질의 이중성

[물리의 재구성]

1.문제 선정 이유, 2.문제에서 제시된 물리량과 확인해야 하는 물리량, 3.확인해야 하는 물리량 구하는 법, 4.재구성한 물리 현상 방법, 5.재구성한 물리 현상과 기존 물리현상의 공통점과 차이점, 6.재구성한 물리 현상으로 확인해야 하는 물리량 구하기, 7.탐구를 통해 무엇을 배웠는지 구체적으로 설명하기, 8.추가 계획 1가지 이상 제시하기

[물리 심화 탐구]

1.주제 선정에 대해 작성하세요, 2.자료 수집에 대해 작성하세요, 3.자료 분석에 대해 작성하세요, 4.결론 도출에 대해 작성하세요, 5.탐구 고찰에 대해 작성하세요

[교과선생님 관찰내용]

그 밖에 교과선생님이 적는 경우가 있습니다.

 

3. 예시(one_shot) : LLM이 답변에 참고할 예시를 제공한다. (1개의 예시(Shot )를 사용)

<생활기록부 예시>

창의력과 집중력, 직관과 통찰이 우수한 학생임. 연필심의 길이에 따른 전기전도도 측정 실험에서 연필심, 전지, 전압계가 병렬로 연결되어 있으므로 전압이 연필심의 길이에 무관해야 함에도 불구하고 변한 이유를 연필심의 온도 변화에 의한 것으로 해석하고, 모둠 구성원에게 스위치 개폐시간에 대한 유의사항을 안내함. 직선 도선 전류 주위의 자기장 측정 실험에서 나침반의 회전 각도를 레이저 포인터를 이용하여 보다 정확하게 측정하는 방법을 고안하는 방식으로 실험 설계에서 창의력을 발휘하였으며, 전류에 의한 자기장의 이용의 사례로 자기 공명 영상 장치와 자기부상 열차의 구조에 대해 분석하고 작동 원리에 대해 탐구함. 네오디뮴 자석과 건전지, 철심을 이용해 간이 전동기를 만들어보며 전동기의 원리를 학습함. 물과 글리세린으로 각각 채워진 반원통에 입사각에 따라 달라지는 굴절각을 측정한 후 스넬의 법칙에 적용하여 굴절률을 구하는 실험 활동을 수행함. 실험 중 팀원들과의 소통 과정에서 뛰어난 협업 능력과 리더십을 보임.

 

4. 입력 자료(input_data) : 생활기록부 작성이 필요한 실제 데이터를 입력한다.

# 실제 학생 데이터를 바탕으로 내용을 바꾸어 예시 샘플을 (물론 AI가 수고하여) 작성하였습니다.

[물리 점수] 68, 75, 72, 65 [물리의 재구성] 선정한 문제: 빛의 파장이 500nm인 단색광을 어떤 금속판에 비추었더니 광전자가 방출되었다. 이 금속의 일함수는 2.0eV이다. 방출되는 광전자의 최대 운동 에너지는 몇 eV인가? (단, 플랑크 상수 h = 6.63 × 10⁻³⁴ J·s, 빛의 속도 c = 3 × 10⁸ m/s, 1eV = 1.6 × 10⁻¹⁹ J로 계산한다. 또는 hc ≈ 1240 eV·nm를 사용해도 좋다.) 1. 문제 선정 이유 광전 효과는 빛의 입자성을 명확하게 보여주는 현상으로, 현대 물리학의 중요한 개념 중 하나라고 생각했습니다. 빛의 에너지와 금속의 일함수, 그리고 방출되는 광전자의 운동 에너지 사이의 관계를 정확히 이해하고 싶었고, 다양한 변수를 적용하여 응용해보고자 이 문제를 선택했습니다. 교과과정: IV 파동과 입자의 성질 - 2. 빛과 물질의 이중성 - 광전 효과 2. 문제에서 제시된 물리량과 확인해야 하는 물리량 제시된 물리량: 입사광의 파장(λ = 500nm), 금속의 일함수(W = 2.0eV), 플랑크 상수(h), 빛의 속도(c), 전자볼트와 줄의 환산 관계. 확인해야 하는 물리량: 광전자의 최대 운동 에너지(K_max). 3. 확인해야 하는 물리량 구하는 법 (기존 문제 풀이) 광전 효과의 기본 공식은 E_photon = W + K_max 입니다. 입사광의 에너지(E_photon) 계산: E_photon = hc/λ 여기서 hc ≈ 1240 eV·nm를 사용하면 편리합니다. E_photon = 1240 eV·nm / 500 nm = 2.48 eV 광전자의 최대 운동 에너지(K_max) 계산: K_max = E_photon - W K_max = 2.48 eV - 2.0 eV = 0.48 eV 따라서 방출되는 광전자의 최대 운동 에너지는 0.48 eV입니다. 4. 재구성한 물리 현상 방법 (새로운 문제) 어떤 금속에 빛을 비추었더니 광전자가 방출되었고, 이 광전자를 멈추게 하는 데 필요한 정지 전압(저지 전압)이 0.8V였다. 이 금속의 문턱 진동수가 6.0 × 10¹⁴ Hz라면, 이 금속에 비춘 빛의 파장은 몇 nm인가? (단, 플랑크 상수 h = 6.63 × 10⁻³⁴ J·s, 빛의 속도 c = 3 × 10⁸ m/s, 전자의 전하량 e = 1.6 × 10⁻¹⁹ C, hc ≈ 1240 eV·nm를 사용해도 좋다.) 5. 재구성한 물리 현상과 기존 물리현상의 공통점과 차이점 공통점: 두 문제 모두 광전 효과의 기본 원리(E_photon = W + K_max)를 이용합니다. 빛의 에너지, 금속의 특성(일함수 또는 문턱 진동수), 광전자의 운동 에너지(또는 정지 전압) 사이의 관계를 다룹니다. 차이점: 기존 문제: 파장과 일함수를 주고 최대 운동 에너지를 구하는 문제. 재구성한 문제: 정지 전압과 문턱 진동수를 주고 입사광의 파장을 구하는 문제. 즉, 구하고자 하는 미지수와 주어진 조건이 다릅니다. 재구성한 문제는 일함수를 직접 주지 않고 문턱 진동수를 통해 계산하도록 하였고, 최대 운동 에너지를 정지 전압을 통해 구하도록 하여 한 단계 더 생각해야 합니다. 6. 재구성한 물리 현상으로 확인해야 하는 물리량 구하기 (새로운 문제 풀이) 광전자의 최대 운동 에너지(K_max) 계산: 정지 전압 V_s = 0.8V 이므로, K_max = eV_s = 0.8 eV 입니다. 금속의 일함수(W) 계산: 문턱 진동수 f₀ = 6.0 × 10¹⁴ Hz 이므로, W = hf₀ 입니다. W = (6.63 × 10⁻³⁴ J·s) × (6.0 × 10¹⁴ Hz) = 3.978 × 10⁻¹⁹ J 이를 eV 단위로 환산하면, W = (3.978 × 10⁻¹⁹ J) / (1.6 × 10⁻¹⁹ J/eV) ≈ 2.486 eV (약 2.49 eV로 계산) 입사광의 에너지(E_photon) 계산: E_photon = W + K_max E_photon = 2.49 eV + 0.8 eV = 3.29 eV 입사광의 파장(λ) 계산: E_photon = hc/λ 이므로, λ = hc/E_photon λ = 1240 eV·nm / 3.29 eV ≈ 376.9 nm (약 377 nm) 따라서 이 금속에 비춘 빛의 파장은 약 377 nm입니다. 7. 탐구를 통해 무엇을 배웠는지 구체적으로 설명하기 이번 '물리의 재구성' 활동을 통해 광전 효과의 핵심 공식을 다양한 상황에 적용하는 연습을 할 수 있었습니다. 단순히 공식을 암기하는 것을 넘어, 각 물리량(파장, 진동수, 일함수, 문턱 진동수, 최대 운동 에너지, 정지 전압)이 서로 어떻게 유기적으로 연결되는지 깊이 이해하게 되었습니다. 특히, 일함수를 문턱 진동수로, 최대 운동 에너지를 정지 전압으로 변환하여 생각하는 과정에서 개념 간의 관계를 명확히 파악할 수 있었습니다. 또한, 문제의 조건을 바꾸어 새로운 문제를 만들고 해결하는 과정에서 문제 해결 능력과 응용력을 기를 수 있었습니다. 8. 추가 계획 1가지 이상 제시하기 광전 효과와 빛의 세기 관계 탐구: 빛의 세기가 광전류의 세기에는 영향을 주지만 광전자의 최대 운동 에너지에는 영향을 주지 않는 이유를 그래프와 함께 분석하고, 이를 설명하는 실험을 설계해보고 싶습니다. 다양한 금속의 일함수 비교: 여러 가지 금속의 일함수 값을 조사하고, 각 금속에 대해 광전 효과가 일어나기 위한 빛의 최소 진동수(문턱 진동수)와 최대 파장(한계 파장)을 계산하여 비교 분석해보고 싶습니다. [물리 심화 탐구] 1. 주제 선정에 대해 작성하세요 수업 시간에 '전자기 유도' 현상을 배우면서 자기장의 변화가 전류를 만들어낸다는 사실에 큰 흥미를 느꼈습니다. 특히, 코일과 자석을 이용한 간단한 실험 외에 이러한 원리가 실생활에서 어떻게 대규모로 활용되는지 궁금해졌습니다. 그중에서도 비접촉식으로 물체를 가열할 수 있는 '인덕션 히터(유도 가열기)'의 작동 원리가 전자기 유도와 깊은 관련이 있다는 것을 알게 되어, "인덕션 히터의 작동 원리와 효율성에 대한 물리적 탐구"라는 주제를 선정하게 되었습니다. 2. 자료 수집에 대해 작성하세요 고등학교 물리 교과서 및 참고서의 '전자기 유도', '교류 회로' 단원 내용을 복습했습니다. 온라인 과학 학술 데이터베이스(Google Scholar, RISS 등)에서 '유도 가열(Induction Heating)', '와전류(Eddy Current)', '전자기 유도 효율' 등의 키워드로 관련 논문 및 기술 자료를 검색했습니다. 유명 과학 유튜브 채널 및 교육 웹사이트에서 인덕션 히터의 작동 원리를 시각적으로 설명하는 자료들을 참고했습니다. 가전제품 제조사의 기술 설명 자료 및 특허 정보를 통해 실제 제품에 적용된 기술적 세부 사항을 파악하려 노력했습니다. 3. 자료 분석에 대해 작성하세요 수집한 자료를 바탕으로 인덕션 히터의 핵심 원리를 다음과 같이 분석했습니다. 전자기 유도: 인덕션 히터 내부의 코일에 고주파 교류 전류를 흘려주면, 코일 주변에 시간에 따라 빠르게 변화하는 자기장이 형성됩니다. (패러데이의 전자기 유도 법칙) 와전류(Eddy Current) 발생: 이 변화하는 자기장이 금속 용기(냄비 등) 바닥을 통과하면서 용기 내부에 유도 전류, 즉 와전류를 발생시킵니다. (렌츠의 법칙) 줄 발열(Joule Heating): 금속 용기는 고유한 전기 저항을 가지고 있으므로, 와전류가 흐르면서 용기 자체에서 열이 발생합니다 (P = I²R). 이 열이 음식을 조리하는 데 사용됩니다. 표피 효과(Skin Effect): 고주파 교류를 사용할 경우 전류가 도체의 표면 근처에 집중되어 흐르는 현상으로, 이로 인해 용기 표면에서 더 효과적인 가열이 일어납니다. 효율성: 인덕션 히터는 용기 자체를 직접 가열하므로 열 손실이 적어 에너지 효율이 높습니다. 가스레인지나 일반 전기레인지(하이라이트)에 비해 예열 시간이 짧고, 주변으로 방출되는 열이 적어 쾌적한 조리 환경을 제공합니다. 4. 결론 도출에 대해 작성하세요 인덕션 히터는 전자기 유도 법칙에 의해 코일에서 발생한 변화하는 자기장이 금속 용기에 와전류를 유도하고, 이 와전류가 용기의 전기 저항에 의해 줄 열을 발생시켜 음식을 가열하는 장치입니다. 고주파 교류와 표피 효과를 이용하여 가열 효율을 높이며, 직접 가열 방식으로 에너지 손실을 최소화하여 높은 열효율을 달성합니다. 이는 물리학적 원리가 실생활의 편의를 증진시키는 대표적인 사례임을 확인했습니다. 5. 탐구 고찰에 대해 작성하세요 이번 탐구를 통해 전자기 유도 현상이 단순히 이론에 머무르지 않고, 우리 생활 깊숙이 들어와 유용하게 활용되고 있음을 실감했습니다. 인덕션 히터의 원리를 이해하면서 와전류, 표피 효과 등 심화된 물리 개념까지 접할 수 있어 지식의 폭을 넓힐 수 있었습니다. 다만, 실제 인덕션 히터의 코일 설계, 주파수 최적화, 사용 가능한 용기의 재질 제한(자성체 또는 특정 비자성체 금속) 등 공학적인 측면까지 깊이 있게 다루지 못한 점은 아쉬움으로 남습니다. 앞으로 전자기학 관련 심화 학습을 통해 이러한 부분에 대한 이해를 높이고 싶다는 생각을 했습니다. 또한, 에너지 효율이 높은 인덕션 기술이 산업 현장에서는 어떻게 응용되는지(예: 금속 용해, 열처리) 추가적으로 조사해보고 싶습니다. [교과선생님 관찰내용] 수업 참여도 적극적이며, 질문을 통해 이해를 명확히 하려는 자세가 돋보임.

 

5. 출력(output) : 입력(input_data)에 대한 생활기록부를 작성한다.

 

상당히 긴 입력이 들어간다. 이게 가능해진 이유가 최근 오픈소스 모델의 성능이 향상되면서 긴 컨텍스트 입력이 가능해졌기 때문이다! 예를 들어 EXAONE3.5 모델은 32,768의 입력 Context length를 지원하고, 이번에 사용한 Gemma3의 경우, 128K의 입력 Context length를 지원한다! 예쓰!

 

덕분에 이러한 긴 문장도 효과적으로 처리할 수 있게 되었다

 

 

준비는 끝났다. 이를 실제 코드에 반영해 보자. (스압 주의)

InputField로는 instruciton, context, one_shot, input_data가 되어야 하고, OutputField는 output이 되어야 한다.

instruction = r"""당신은 물리 교사입니다. 
당신은 학생이 학교생활 중 실시한 물리학I 활동을 객관적으로 기록하고 이를 대학교에 학생을 추천하는데 사용하는 '생활기록부'를 입력해야 합니다. 
생활기록부는 당신이 학생을 대학에 추천할 수 있는 추천서와 같습니다. 추천서는 ‘~~임’, ‘~~함.’ 으로 문장이 끝납니다. 
따라서 학생의 역량이 매우 잘 드러나게 작성해야 합니다. 
아래 <context>의 '1년동안 물리학I 활동 내용'인 [물리 점수], [물리의 재구성], [물리 심화 탐구], [교과선생님 관찰내용]을 참고하고 
<one_shot>의 생활기록부 예시를 참고하여 <input_data>의 내용에 대한 생활기록부를 <output>에 구체적으로 반드시 1000자로 완성하세요."""

context = r"""1년동안 물리학I 활동 내용
[물리 점수]
첫 번째 시험 내용: 변위, 속도, 가속도, 뉴턴 법칙, 운동량과 충격량, 일과 운동에너지, 역학적 에너지, 열역학 1법칙, 열역학 2법칙
두 번째 시험 내용: 특수상대성이론, 핵융합, 핵분열, 전기력, 원자핵, 스펙트럼, 에너지 준위, 보어원자모형
세 번째 시험 내용: 에너지띠, 다이오드, 전기전도성, 전류에 의한 자기장, 물질의 자성, 전자기유도
네 번째 시험 내용: 파동의 정의, 파동의 굴절, 파동의 중첩, 전자기파, 광전 효과, 물질의 이중성
[물리의 재구성]
1.문제 선정 이유, 
2.문제에서 제시된 물리량과 확인해야 하는 물리량, 
3.확인해야 하는 물리량 구하는 법, 
4.재구성한 물리 현상 방법, 
5.재구성한 물리 현상과 기존 물리현상의 공통점과 차이점, 
6.재구성한 물리 현상으로 확인해야 하는 물리량 구하기, 
7.탐구를 통해 무엇을 배웠는지 구체적으로 설명하기, 
8.추가 계획 1가지 이상 제시하기
[물리 심화 탐구]
1.주제 선정에 대해 작성하세요, 
2.자료 수집에 대해 작성하세요, 
3.자료 분석에 대해 작성하세요, 
4.결론 도출에 대해 작성하세요, 
5.탐구 고찰에 대해 작성하세요
[교과선생님 관찰내용]
그 밖에 교과선생님이 적는 경우가 있습니다."""

one_shot = r"""<생활기록부 예시>
창의력과 집중력, 직관과 통찰이 우수한 학생임. 연필심의 길이에 따른 전기전도도 측정 실험에서 연필심, 전지, 전압계가 병렬로 연결되어 있으므로 전압이 연필심의 길이에 무관해야 함에도 불구하고 변한 이유를 연필심의 온도 변화에 의한 것으로 해석하고, 모둠 구성원에게 스위치 개폐시간에 대한 유의사항을 안내함. 직선 도선 전류 주위의 자기장 측정 실험에서 나침반의 회전 각도를 레이저 포인터를 이용하여 보다 정확하게 측정하는 방법을 고안하는 방식으로 실험 설계에서 창의력을 발휘하였으며, 전류에 의한 자기장의 이용의 사례로 자기 공명 영상 장치와 자기부상 열차의 구조에 대해 분석하고 작동 원리에 대해 탐구함. 네오디뮴 자석과 건전지, 철심을 이용해 간이 전동기를 만들어보며 전동기의 원리를 학습함. 물과 글리세린으로 각각 채워진 반원통에 입사각에 따라 달라지는 굴절각을 측정한 후 스넬의 법칙에 적용하여 굴절률을 구하는 실험 활동을 수행함. 실험 중 팀원들과의 소통 과정에서 뛰어난 협업 능력과 리더십을 보임."""

input_data = r"""[물리 점수] 68, 75, 72, 65 [물리의 재구성] 선정한 문제: 빛의 파장이 500nm인 단색광을 어떤 금속판에 비추었더니 광전자가 방출되었다. 이 금속의 일함수는 2.0eV이다. 방출되는 광전자의 최대 운동 에너지는 몇 eV인가? (단, 플랑크 상수 h = 6.63 × 10⁻³⁴ J·s, 빛의 속도 c = 3 × 10⁸ m/s, 1eV = 1.6 × 10⁻¹⁹ J로 계산한다. 또는 hc ≈ 1240 eV·nm를 사용해도 좋다.) 1. 문제 선정 이유 광전 효과는 빛의 입자성을 명확하게 보여주는 현상으로, 현대 물리학의 중요한 개념 중 하나라고 생각했습니다. 빛의 에너지와 금속의 일함수, 그리고 방출되는 광전자의 운동 에너지 사이의 관계를 정확히 이해하고 싶었고, 다양한 변수를 적용하여 응용해보고자 이 문제를 선택했습니다. 교과과정: IV 파동과 입자의 성질 - 2. 빛과 물질의 이중성 - 광전 효과 2. 문제에서 제시된 물리량과 확인해야 하는 물리량 제시된 물리량: 입사광의 파장(λ = 500nm), 금속의 일함수(W = 2.0eV), 플랑크 상수(h), 빛의 속도(c), 전자볼트와 줄의 환산 관계. 확인해야 하는 물리량: 광전자의 최대 운동 에너지(K_max). 3. 확인해야 하는 물리량 구하는 법 (기존 문제 풀이) 광전 효과의 기본 공식은 E_photon = W + K_max 입니다. 입사광의 에너지(E_photon) 계산: E_photon = hc/λ 여기서 hc ≈ 1240 eV·nm를 사용하면 편리합니다. E_photon = 1240 eV·nm / 500 nm = 2.48 eV 광전자의 최대 운동 에너지(K_max) 계산: K_max = E_photon - W K_max = 2.48 eV - 2.0 eV = 0.48 eV 따라서 방출되는 광전자의 최대 운동 에너지는 0.48 eV입니다. 4. 재구성한 물리 현상 방법 (새로운 문제) 어떤 금속에 빛을 비추었더니 광전자가 방출되었고, 이 광전자를 멈추게 하는 데 필요한 정지 전압(저지 전압)이 0.8V였다. 이 금속의 문턱 진동수가 6.0 × 10¹⁴ Hz라면, 이 금속에 비춘 빛의 파장은 몇 nm인가? (단, 플랑크 상수 h = 6.63 × 10⁻³⁴ J·s, 빛의 속도 c = 3 × 10⁸ m/s, 전자의 전하량 e = 1.6 × 10⁻¹⁹ C, hc ≈ 1240 eV·nm를 사용해도 좋다.) 5. 재구성한 물리 현상과 기존 물리현상의 공통점과 차이점 공통점: 두 문제 모두 광전 효과의 기본 원리(E_photon = W + K_max)를 이용합니다. 빛의 에너지, 금속의 특성(일함수 또는 문턱 진동수), 광전자의 운동 에너지(또는 정지 전압) 사이의 관계를 다룹니다. 차이점: 기존 문제: 파장과 일함수를 주고 최대 운동 에너지를 구하는 문제. 재구성한 문제: 정지 전압과 문턱 진동수를 주고 입사광의 파장을 구하는 문제. 즉, 구하고자 하는 미지수와 주어진 조건이 다릅니다. 재구성한 문제는 일함수를 직접 주지 않고 문턱 진동수를 통해 계산하도록 하였고, 최대 운동 에너지를 정지 전압을 통해 구하도록 하여 한 단계 더 생각해야 합니다. 6. 재구성한 물리 현상으로 확인해야 하는 물리량 구하기 (새로운 문제 풀이) 광전자의 최대 운동 에너지(K_max) 계산: 정지 전압 V_s = 0.8V 이므로, K_max = eV_s = 0.8 eV 입니다. 금속의 일함수(W) 계산: 문턱 진동수 f₀ = 6.0 × 10¹⁴ Hz 이므로, W = hf₀ 입니다. W = (6.63 × 10⁻³⁴ J·s) × (6.0 × 10¹⁴ Hz) = 3.978 × 10⁻¹⁹ J 이를 eV 단위로 환산하면, W = (3.978 × 10⁻¹⁹ J) / (1.6 × 10⁻¹⁹ J/eV) ≈ 2.486 eV (약 2.49 eV로 계산) 입사광의 에너지(E_photon) 계산: E_photon = W + K_max E_photon = 2.49 eV + 0.8 eV = 3.29 eV 입사광의 파장(λ) 계산: E_photon = hc/λ 이므로, λ = hc/E_photon λ = 1240 eV·nm / 3.29 eV ≈ 376.9 nm (약 377 nm) 따라서 이 금속에 비춘 빛의 파장은 약 377 nm입니다. 7. 탐구를 통해 무엇을 배웠는지 구체적으로 설명하기 이번 '물리의 재구성' 활동을 통해 광전 효과의 핵심 공식을 다양한 상황에 적용하는 연습을 할 수 있었습니다. 단순히 공식을 암기하는 것을 넘어, 각 물리량(파장, 진동수, 일함수, 문턱 진동수, 최대 운동 에너지, 정지 전압)이 서로 어떻게 유기적으로 연결되는지 깊이 이해하게 되었습니다. 특히, 일함수를 문턱 진동수로, 최대 운동 에너지를 정지 전압으로 변환하여 생각하는 과정에서 개념 간의 관계를 명확히 파악할 수 있었습니다. 또한, 문제의 조건을 바꾸어 새로운 문제를 만들고 해결하는 과정에서 문제 해결 능력과 응용력을 기를 수 있었습니다. 8. 추가 계획 1가지 이상 제시하기 광전 효과와 빛의 세기 관계 탐구: 빛의 세기가 광전류의 세기에는 영향을 주지만 광전자의 최대 운동 에너지에는 영향을 주지 않는 이유를 그래프와 함께 분석하고, 이를 설명하는 실험을 설계해보고 싶습니다. 다양한 금속의 일함수 비교: 여러 가지 금속의 일함수 값을 조사하고, 각 금속에 대해 광전 효과가 일어나기 위한 빛의 최소 진동수(문턱 진동수)와 최대 파장(한계 파장)을 계산하여 비교 분석해보고 싶습니다. [물리 심화 탐구] 1. 주제 선정에 대해 작성하세요 수업 시간에 '전자기 유도' 현상을 배우면서 자기장의 변화가 전류를 만들어낸다는 사실에 큰 흥미를 느꼈습니다. 특히, 코일과 자석을 이용한 간단한 실험 외에 이러한 원리가 실생활에서 어떻게 대규모로 활용되는지 궁금해졌습니다. 그중에서도 비접촉식으로 물체를 가열할 수 있는 '인덕션 히터(유도 가열기)'의 작동 원리가 전자기 유도와 깊은 관련이 있다는 것을 알게 되어, "인덕션 히터의 작동 원리와 효율성에 대한 물리적 탐구"라는 주제를 선정하게 되었습니다. 2. 자료 수집에 대해 작성하세요 고등학교 물리 교과서 및 참고서의 '전자기 유도', '교류 회로' 단원 내용을 복습했습니다. 온라인 과학 학술 데이터베이스(Google Scholar, RISS 등)에서 '유도 가열(Induction Heating)', '와전류(Eddy Current)', '전자기 유도 효율' 등의 키워드로 관련 논문 및 기술 자료를 검색했습니다. 유명 과학 유튜브 채널 및 교육 웹사이트에서 인덕션 히터의 작동 원리를 시각적으로 설명하는 자료들을 참고했습니다. 가전제품 제조사의 기술 설명 자료 및 특허 정보를 통해 실제 제품에 적용된 기술적 세부 사항을 파악하려 노력했습니다. 3. 자료 분석에 대해 작성하세요 수집한 자료를 바탕으로 인덕션 히터의 핵심 원리를 다음과 같이 분석했습니다. 전자기 유도: 인덕션 히터 내부의 코일에 고주파 교류 전류를 흘려주면, 코일 주변에 시간에 따라 빠르게 변화하는 자기장이 형성됩니다. (패러데이의 전자기 유도 법칙) 와전류(Eddy Current) 발생: 이 변화하는 자기장이 금속 용기(냄비 등) 바닥을 통과하면서 용기 내부에 유도 전류, 즉 와전류를 발생시킵니다. (렌츠의 법칙) 줄 발열(Joule Heating): 금속 용기는 고유한 전기 저항을 가지고 있으므로, 와전류가 흐르면서 용기 자체에서 열이 발생합니다 (P = I²R). 이 열이 음식을 조리하는 데 사용됩니다. 표피 효과(Skin Effect): 고주파 교류를 사용할 경우 전류가 도체의 표면 근처에 집중되어 흐르는 현상으로, 이로 인해 용기 표면에서 더 효과적인 가열이 일어납니다. 효율성: 인덕션 히터는 용기 자체를 직접 가열하므로 열 손실이 적어 에너지 효율이 높습니다. 가스레인지나 일반 전기레인지(하이라이트)에 비해 예열 시간이 짧고, 주변으로 방출되는 열이 적어 쾌적한 조리 환경을 제공합니다. 4. 결론 도출에 대해 작성하세요 인덕션 히터는 전자기 유도 법칙에 의해 코일에서 발생한 변화하는 자기장이 금속 용기에 와전류를 유도하고, 이 와전류가 용기의 전기 저항에 의해 줄 열을 발생시켜 음식을 가열하는 장치입니다. 고주파 교류와 표피 효과를 이용하여 가열 효율을 높이며, 직접 가열 방식으로 에너지 손실을 최소화하여 높은 열효율을 달성합니다. 이는 물리학적 원리가 실생활의 편의를 증진시키는 대표적인 사례임을 확인했습니다. 5. 탐구 고찰에 대해 작성하세요 이번 탐구를 통해 전자기 유도 현상이 단순히 이론에 머무르지 않고, 우리 생활 깊숙이 들어와 유용하게 활용되고 있음을 실감했습니다. 인덕션 히터의 원리를 이해하면서 와전류, 표피 효과 등 심화된 물리 개념까지 접할 수 있어 지식의 폭을 넓힐 수 있었습니다. 다만, 실제 인덕션 히터의 코일 설계, 주파수 최적화, 사용 가능한 용기의 재질 제한(자성체 또는 특정 비자성체 금속) 등 공학적인 측면까지 깊이 있게 다루지 못한 점은 아쉬움으로 남습니다. 앞으로 전자기학 관련 심화 학습을 통해 이러한 부분에 대한 이해를 높이고 싶다는 생각을 했습니다. 또한, 에너지 효율이 높은 인덕션 기술이 산업 현장에서는 어떻게 응용되는지(예: 금속 용해, 열처리) 추가적으로 조사해보고 싶습니다. [교과선생님 관찰내용] 수업 참여도 적극적이며, 질문을 통해 이해를 명확히 하려는 자세가 돋보임."""

class School_record(dspy.Signature):
    instruction = dspy.InputField(desc="생활기록부 작성, 지침과 작업에 대한 설명입니다.")
    context = dspy.InputField(desc="1년동안의 물리학I 활동 내용입니다. 성적, 물리의 재구성, 심화 탐구, 교사 관찰 내용이 있습니다.")
    one_shot = dspy.InputField(desc="생활기록부 예시(one shot) 입니다. 반드시! 예시의 형식을 준수하여 작성하세요!")
    input_data = dspy.InputField(desc="생활기록부 작성이 필요한 실제 데이터입니다.")
    output = dspy.OutputField(desc="입력(input_data)에 대한 생활기록부를 작성합니다.")

result = dspy.ChainOfThought(School_record)
result(instruction=instruction, context=context, one_shot=one_shot, input_data=input_data).output

 

<출력 결과>

"김OO 학생은 물리학I 학습 과정에서 뛰어난 잠재력과 성장 가능성을 보여주었습니다. 
학업 성취도는 훌륭하며, 특히 문제 해결 능력과 창의적인 사고방식이 돋보입니다.
'물리의 재구성' 활동에서 김OO 학생은 광전 효과 관련 문제를 선택하여, 주어진 조건과 미지수를 
변형하여 새로운 문제를 직접 창조하고 해결하는 과정에서 뛰어난 문제 해결 능력을 입증했습니다. 
단순히 공식 적용을 넘어, 파장, 진동수, 일함수, 최대 운동 에너지, 정지 전압 간의 관계를 
깊이 이해하고, 이를 활용하여 복잡한 문제를 해결하는 능력이 돋보였습니다.
특히, 일함수를 문턱 진동수로, 최대 운동 에너지를 정지 전압으로 변환하여 사고하는 과정에서 
개념 간의 유기적인 연결을 명확히 파악하는 능력이 인상적입니다.
'물리 심화 탐구' 활동에서 김OO 학생은 인덕션 히터의 작동 원리에 대한 탐구를 통해 전자기 유도 
현상에 대한 깊이 있는 이해를 보여주었습니다. 와전류, 표피 효과 등 심화된 물리 개념을 학습하고, 
이를 실제 생활 응용 사례에 연결하는 능력이 뛰어납니다. 탐구 과정에서 과학적 방법론을 체계적으로 
적용하고, 분석적인 결론을 도출하는 과정은 깊이 있는 학습 태도를 보여줍니다. 
수업 참여도 또한 매우 적극적이며, 질문을 통해 이해를 명확히 하려는 자세는 학습 의욕이 높음을 
보여줍니다. 김OO 학생은 물리학 분야에 대한 깊은 관심과 뛰어난 잠재력을 지니고 있으며, 
대학에서 물리학 관련 학문 분야를 전공할 경우 큰 성과를 낼 것으로 기대합니다."

 

내용 자체가 탐구 위주이지만 생각보다 핵심포인트를 잘 짚어낸 느낌이다. 물론 이대로 쓸 수 없고 위 내용을 다시 갈무리하여 생활기록부를 작성한다.

 

 

 

6. 결론

dspy.ChainOfThought 모듈은 AI에게 '단계를 밟아서 생각해보라'라는 기법이다. 위 과정은 AI에게 이렇게 지시하는 것과 비슷한 과정이다.

1. "자, 이 학생의 1년치 자료(성적, 활동, 관찰 기록)를 꼼꼼히 읽어봐." (입력 데이터 분석)
2. "이 자료들에서 이 학생의 가장 두드러지는 점(강점, 변화)이 뭔지 파악해봐." (핵심 추출)
3. "파악한 점들을 어떤 **논리적인 순서(예: 전반적 특징 -> 구체적 활동 사례 -> 향후 기대)**로 배치할지 계획을 세워봐." (구조 설계)
4. "주어진 예시 생활기록부의 문체나 형식을 참고해서 써야 해." (스타일 및 형식 학습)
5. "이렇게 충분히 생각하고 계획한 다음, 최종적으로 요구사항(물리 교사 역할, 1000자 등)에 맞춰 생활기록부 초안을 작성해봐." (최종 결과 생성)

이 과정의 원리와 장점은 아래와 같다.

1. 데이터의 효과적인 종합 및 활용: 코드에서 instruction, context, one_shot, input_data라는 다양한 입력 필드를 사용했다. ChainOfThought는 이 여러 종류의 정보를 단순히 합치는 것이 아니라, AI가 각각의 역할을 이해하고 유기적으로 연결하여 활용하게 만든다. 학생의 '물리 점수'와 '물리의 재구성 활동 내용', '교과 선생님 관찰 내용' 등 흩어진 정보들이 AI의 '생각 과정'을 통해 하나의 유려하고 설득력 있는 생활기록부 문장으로 재탄생할 수 있다.
   • 출력 결과 예시: 점수 데이터(input_data) 자체는 언급되지 않았지만, "학업 성취도는 훌륭하며"라는 문장으로 변환되었고, "물리의 재구성 활동"의 구체적인 내용("광전 효과", "파장, 진동수... 관계 이해", "개념 간의 유기적 연결")이 상세하게 담겼다. "수업 참여도... 질문을 통해 이해를 명확히..." 부분은 '교과 선생님 관찰 내용'을 반영한 것이다.
2. 요구사항 및 제약 조건 준수: instruction 필드에서 "물리 교사입니다", "1000자로 완성하세요", output 필드의 desc에서 "숨겨진 의미를 충분히 고려한 후 답변하세요"와 같은 구체적인 요구사항을 전달했고. ChainOfThought는 AI가 이러한 다양한 지침과 제약 조건을 동시에 고려하며 글을 작성하도록 돕는다. 복잡한 요구사항을 한 번에 만족시키는 결과는 AI의 '생각 과정'이 있었기에 가능한 것이었다.
3. 구체적이고 논리적인 구성: 샘플 출력 결과는 서론(전반적 평가) - 본론(구체적 활동 사례 1, 2) - 결론(태도 및 기대)의 논리적인 흐름이다. 이는 AI가 ChainOfThought를 통해 내용을 어떻게 배치할지 '생각'하고 구성한 것으로 보여지며 그냥 데이터만 던져줬다면 이런 구조화된 글이 나오기 어려울 것으로 보인다.
4. 예시(One-Shot) 형식의 효과적인 활용: one_shot 필드에 제공된 "창의력과 집중력... 리더십을 보임."과 같은 예시 문장이 AI의 글쓰기 스타일과 톤을 잡는 데 참고가 된다. ChainOfThought는 이 예시를 단순히 베끼는 것이 아니라, 자신의 '생각 과정' 속에서 참고하여 실제 데이터에 맞춰 유사한 톤과 구성을 적용하게 만든다.
5. 작업의 안정성 및 품질 향상: ChainOfThought를 사용하면 AI가 복잡한 작업을 더 안정적으로 수행하게 된다. 중간 '생각 과정'을 거치면서 실수를 줄이고, 결과물의 품질이 일관되게 높아질 수 있다. 이는 초안을 받아보았을 때, 바로 사용할 수 있거나 약간의 수정만 거치면 되는 수준의 결과물을 얻을 가능성을 높일 수 있다.

 

DSPy의 ChainOfThought를 이용하면 LLM에게 명시적인 추론 과정을 거치도록 유도함으로써, 생활기록부와 같은 복합적인 정보 기반 글쓰기 작업에서 요구되는 데이터 종합, 논리 구성, 요구사항 준수 능력을 크게 향상시킬 수 있다. 또한 오픈소스 모델과 같이 비교적 저성능 모델의 잠재력을 효과적으로 이끌어내어 고품질의 결과물을 생성할 수 있다.

 

이것이 내가 오픈소스 모델을 연구하는 대표적인 이유이다.