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이 단원의 카드 3개
  1. 프롬프트 변수
  2. LLM으로 프롬프트 만들기
  3. 프롬프트 다듬기

먼저 볼 카드 — 텍스트 반복, 프롬프트 변수

실습 LLM

LLM으로 프롬프트 만들기

LLM 노드는 텍스트를 받아 텍스트를 돌려줍니다. 모델을 고르고 지시문을 연결해 실행하면 답이 나오는, ChatGPT와 같은 구조입니다. 차이는 출력이 채팅창이 아니라 다음 노드로 흘러간다는 점입니다.

가장 자주 쓰는 조합은 LLM에게 프롬프트 여러 개를 만들게 하고, 출력을 별표(*)로 구분하게 한 뒤 Text Iterator의 split by asterisk로 나누는 것입니다. 나눠진 프롬프트는 각각 따로 생성 노드에 들어갑니다.

LLM은 받은 것만 압니다. 지시문만 주면 브랜드와 무관한 프롬프트를 만들기 때문에, 성공한 예시 이미지·브랜드 설명 같은 맥락을 같이 연결해야 결과가 유지됩니다.

예시 화면 Any LLM 출력이 Text Iterator를 거쳐 여러 이미지 생성 노드로 갈라지는 전체 워크플로우 화면
Any LLM이 만든 프롬프트를 Text Iterator로 나눠 이미지 노드로 흘려보내는 워크플로우

실행 순서

  1. LLM 노드를 추가하고 모델을 고릅니다.

  2. Prompt 노드에 지시문을 적어 LLM에 연결합니다.

    이 이미지의 변형 프롬프트 5개를 작성해라. 각 프롬프트는 별표(*)로 구분해라.

    확인LLM 출력에 별표로 구분된 프롬프트 5개가 담깁니다.

  3. LLM 출력을 Text Iterator에 연결하고 split by asterisk를 켭니다.

  4. Iterator 출력을 이미지 모델에 연결하고 전체를 선택해 실행합니다.

직접 해보기

기존 결과물 하나를 LLM에 연결하고, 변형 프롬프트 5개를 만들게 해 한 번에 생성해 보세요.

헷갈리기 쉬운 것

맥락 없이 시키면 결과가 브랜드에서 벗어납니다. 성공한 예시 이미지나 브랜드 설명을 LLM에 함께 연결하세요.

용어 풀이

전체 용어집 →
LLM
Large Language Model, 대규모 언어 모델의 줄임말입니다. 아주 많은 글에서 말이 이어지는 방식을 학습해 두고, 앞에 나온 말을 보고 다음에 올 말을 골라 문장을 만듭니다. 캔버스에서는 LLM 노드가 이 일을 맡아 프롬프트를 만들어 줍니다.
구간별로 보기
Consistent AI Machines (공식, 1:45부터)

LLM에 브랜드 맥락을 함께 연결해야 결과가 브랜드에서 벗어나지 않는 이유를 잘못된 예와 올바른 예로 비교합니다.

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2026-07-21 기준 · 출처 · Text Tools