LLM Application 구축 도전기 - 비정형 데이터 검수 실험

이 게시물은 LLM을 활용한 비정형 데이터인 고객 리뷰의 검수 및 요약 서비스 구축 과정을 다룹니다.

주요 내용

• 베스트 리뷰 요약 서비스의 한계점(범용성, 시의성) 분석
• 리뷰 선별 조건(최신성, 관련성, 부정 후기 여부, 정보 제공도) 설정
• LLM을 활용한 리뷰 필터링 실험 및 Reasoning 단계 도입으로 판단 근거 투명성 확보
• Chain of Thought(CoT) 기법을 통해 단계적 검증 및 정확성 향상

결론

LLM과 Prompt Engineering을 통해 복잡한 비정형 데이터 검수가 간소화되고, Reasoning을 활용해 결과의 신뢰성과 투명성을 높일 수 있음을 확인했습니다. 2부에서는 리뷰 요약 서비스 설계 및 구축 경험을 이어서 다룰 예정입니다.