Reflection
모델이 임시 초안을 직접 생성한 뒤, 내부적인 비판 단계를 거쳐 스스로 수정 및 수정한 최종 결과물을 도출하는 자기 피드백 루프입니다.
단일 LLM 호출 정확도가 일정 수준에서 정체되자, 자기 검토·수정 패턴이 정확도를 끌어올리는 표준 기술이 됐기 때문이다.
Reflection은 마법이 아니다 — 검증 기준이 명확한 task에서만 효과적이다.
모든 LLM 응답에 reflection을 붙여 latency·비용만 2배로 만드는 것.
Reflection은 정확도 향상보다 LLM 시스템에 self-eval loop를 끼워넣는 첫 단계로 의미가 크다.