Knowledge Base 기반 Arc-Driven Prompting으로 25만 뷰 달성

Context

LLM의 일반적인 Hyperbole 및 Generic Narrative 경향으로 인해 150단어 분량의 고밀도 서사 생성에 한계 발생. 단순 사실 나열 방식의 Prompting으로는 인물의 서사적 가치를 담아내지 못하는 Bottleneck 확인.

Technical Solution

• Screenwriter Persona 도입을 통한 단순 나열 방식에서 Hook-Turn-Payoff 구조의 Arc 중심 설계로 전환
• voice.md 파일을 통한 전역 스타일 가이드라인 강제화로 모델의 Morbid Tendency 및 과장 표현 억제
• Validated Facts Knowledge Base를 구축하여 LLM의 추론(Inference)을 배제하고 사실 기반의 데이터 생성 보장
• Story Arc를 명시적 파라미터로 분리하여 다중 서사 옵션 생성 및 선택 가능한 Pipeline 구축
• Remotion 기반의 자동화 인프라를 통해 Beat-to-Video 변환 프로세스 구현