LangChain 프롬프트 구성: Partial Variables 및 load_prompt 사용법

LangChain의 PromptTemplate은 LLM 체인 구성 시 입력값을 프롬프트 문자열로 포맷팅해주는 핵심 컴포넌트이다. 이 글에서는 프롬프트 템플릿 사용 시 유용한 기능인 partial_variables와 load_prompt에 대해 설명한다.

1. partial_variables

정의: 프롬프트에서 일부 변수만 미리 고정값으로 설정하고, 나머지는 실행 시점에 동적으로 입력받는 방식이다.

용도

• 공통 문맥 또는 시스템 지시어 등을 프롬프트에 고정하고, 일부만 외부 입력으로 받을 때
• 다양한 입력에 대해 동일한 베이스 프롬프트를 재사용할 때

예제 코드

from langchain.prompts import PromptTemplate

base_prompt = PromptTemplate.from_template(
    "역할: {role}\n질문: {question}\n답변:"
)

partial_prompt = base_prompt.partial(role="수학 선생님")

# 실행 시에는 question만 입력하면 됨
formatted = partial_prompt.format(question="2차 방정식이 뭐에요?")

출력 결과

역할: 수학 선생님
질문: 2차 방정식이 뭐에요?
답변:

주의사항

• 기존 PromptTemplate과 동일하게 format() 또는 체인 실행 가능
• 한 번 partial 설정한 템플릿은 재사용 가능

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2. load_prompt

정의: 외부 JSON 또는 YAML 파일로 정의된 프롬프트를 불러오는 기능이다. 템플릿을 코드가 아닌 파일 기반으로 관리할 수 있어, 버전 관리와 협업에 유리하다.

용도

• 프롬프트를 코드 외부에서 관리하고 싶을 때
• 다수의 프롬프트 템플릿을 구성하고, 설정에 따라 불러올 때
• YAML 기반 프롬프트 관리 시스템과 통합할 때

예제 파일 (prompt.yaml)

_type: prompt
input_variables:
  - topic
template: |
  오늘의 주제는 {topic}입니다.
  자세히 설명해 주세요.

Python 코드

from langchain.prompts import load_prompt

prompt = load_prompt("prompt.yaml")
formatted = prompt.format(topic="인공지능")

출력 결과

오늘의 주제는 인공지능입니다.
자세히 설명해 주세요.

지원 포맷

• .json, .yaml (또는 .yml) 파일
• 필수 필드: _type, template, input_variables

주의사항

• _type: prompt 형태로 명시해야 PromptTemplate로 로드 가능
• 파일 경로는 상대 경로나 절대 경로 모두 가능