AI 서비스 기획, LLM 활용 전략을 알아보세요!

LLM을 활용한 서비스 기획 시, Prompt Engineering, Fine-tuning, RAG 등 다양한 접근 방식 존재

각 방식별 장단점을 분석하고, 서비스 특성에 맞는 방법 선택의 중요성 강조

에이닷 사례를 통해 LLM 기반 에이전트 개발 및 TMAP 연동 경험 공유

Prompt Engineering의 핵심

Prompt Engineering은 LLM 활용의 핵심 기술로, API 호출을 통해 원하는 결과를 얻는 방식이다. 구체적으로, 프롬프트 설계는 비즈니스 로직과 출력 형식 제어를 위한 핵심 요소이다. 따라서, 정교한 프롬프트 작성을 통해 LLM의 성능을 극대화해야 한다.

Fine-tuning vs RAG 비교

Fine-tuning은 특정 도메인에 최적화된 답변을 생성하지만, 데이터 수집, 라벨링, 검증 등 많은 리소스가 필요하다. 반면, RAG는 최신 정보 반영에 유리하며, Hallucination 문제를 완화한다. 따라서, 서비스의 요구사항에 따라 적절한 방식을 선택해야 한다.

에이닷 사례를 통해 본 LLM 적용

에이닷은 개인화 메모리 연동을 통해 사용자 context를 활용하고, TMAP 연동으로 다양한 기능을 제공한다. 구체적으로, Chitchat agent와 기능별 에이전트 분리를 통해 효율성을 높였다. 결과적으로, 사용자 경험 향상과 서비스 확장성 확보를 동시에 달성했다.