LLM이란? 도입 전 반드시 알아야 할 것들 정리
LLM .. 챗지피티 … 너 뭔데?
요즘 인공지능(AI) 관련해서 가장 많이 들리는 말이 바로 LLM (대규모 언어 모델)입니다.
ChatGPT, Claude, Gemini 같은 AI 챗봇의 핵심 기술이죠.
서비스 기획자나 개발자라면 “우리 서비스에도 LLM을 넣어야 하나?”라는 고민, 한 번쯤 해보셨을텐데요,
하지만 중요한 건 LLM을 그냥 쓰는 게 아니라, 똑똑하게 써야 한다는 점입니다.
돈만 쓰고 효과는 미미하고, 오히려 사용자에게 혼란을 야기할 수 있습니다. (유저이탈 멈춰)
LLM, 그냥 붙인다고 끝이 아니다!
많은 기업들이 ‘챗봇’이나 ‘FAQ 자동화’, ‘문서 요약’ 등을 위해 LLM을 붙이기 시작했습니다.
하지만 다음과 같은 실패 사례도 적지 않죠
데이터를 제대로 학습시키지 않아, 정확하지 않은 답변
비용을 줄이려다 보니, 성능 떨어지는 모델 사용
UX 고려 없이 모델을 붙여 사용자 혼란 가중
LLM 도입은 단순한 API 연결이 아닙니다.
서비스의 목적, 사용자 경험, 모델 비용, 유지보수 가능성까지 고려한 기획 단계부터의 설계가 필요해요!
우리 서비스에 딱 맞는 LLM 활용법은?
1. 서비스 목적에 맞는 기능부터 정의하세요
예를 들어 고객센터 자동화를 원한다면,
FAQ를 분류해 '검색 기반'이 나은지, '생성 기반'이 적절한지 판단해야 합니다.
2. 오픈소스 vs 상용 API 비교 분석
GPT-4 같은 상용 LLM은 성능이 우수하지만 비용이 높습니다.
반대로 Mistral이나 LLaMA 같은 오픈소스 LLM은 커스터마이징에 유리하지만 관리 비용이 발생하죠.
3. 프롬프트 엔지니어링이 핵심
좋은 질문이 좋은 답을 만듭니다.
프롬프트 설계 하나로 답변의 정확도, 자연스러움, 속도까지 바뀝니다.
4. 보안과 개인정보 고려는 필수
개인정보를 LLM에게 직접 보내면 안 됩니다.
PII 필터링 또는 벡터 DB 연동 (RAG)을 통해 안전하게 처리해야 합니다.
LLM, 무작정 도입보다 ‘전략적 설계’가 답!
LLM은 확실히 강력한 도구인데요!
하지만 목적 없이 붙이는 것만큼 위험한 일도 없죠.
성능, 비용, UX, 보안, 운영 가능성을 모두 고려한 통합적인 전략이 필요합니다.
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단순 개발이 아니라 전략 기획부터 운영까지 함께 고민해주는 팀이거든요!
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