AI서비스기획자를 위한 LLM 활용 방법과 에이닷 적용 사례

이 게시물은 AI 서비스 기획자의 관점에서 대규모 언어 모델(LLM)을 다양한 산업에서 반복 업무 자동화와 정보 처리 효율화에 활용하는 방법을 설명합니다.

주요 활용 방법

• Prompt Engineering: API 호출을 통해 빠르고 비용 효율적으로 적용 가능
• Fine-tuning: 도메인 특화 성능 향상을 위해 자체 데이터로 모델을 학습
• Self-hosting: 클라우드 또는 자체 서버에 모델 설치, 초기 인프라 비용은 높지만 장기적으로 경제적
• RAG: 벡터 데이터베이스를 활용해 최신 정보 제공하며 Hallucination 문제 완화

에이닷 적용 사례

• 비즈니스 로직이 반영된 개인화 에이전트 개발
• 사용자 컨텍스트 기반 정보 검색과 대화 맥락 참고
• TMAP, BTV 등 앱 연동형 에이전트에서 LLM과 NLU 결합 기능 지원
• 프롬프트 테스트 및 작은 모델 학습 환경 제공

결론

기획자와 개발자가 협력해 서비스 특성에 맞는 LLM 적용 방법을 찾는 것이 중요하며, 다양한 시행착오를 통해 최적화해야 한다고 제안합니다.