LLM 기반 내비게이션 에이전트 개발기

이 게시물은 SK텔레콤의 AI 비서 '에이닷'과 티맵을 결합해 개발한 대화형 모빌리티 AI 내비게이션 시스템에 대해 설명합니다.

기존 규칙 기반 시스템의 한계

• 복합 의도, 음성 인식 오류, 맥락 의존 발화 처리 어려움
• 단일 명령어 패턴에 의존해 자연스러운 대화 이해 불가

LLM 기반 내비게이션의 주요 기능

• 발화 의도 분석, 함수 분류, 파라미터 추출, POI 보정
• 대화 맥락 유지 및 의미 기반 테마 검색 지원
• 개인화 추천과 에이전틱 추론 및 실행

개발 도전과 해결책

• 정확도·속도·비용 균형을 위한 하이브리드 모델 전략 채택
• 할루시네이션 문제는 LLM, 룰 엔진, 컨텍스트 매니저 결합으로 완화
• 시스템 프롬프트 최적화 및 캐싱으로 응답 속도 개선

향후 발전 방향

• 모호한 발화 명확화 및 대화 히스토리 최적화
• 개인화된 응답 생성과 최신 모델 적용

이 기술은 단순 길 안내를 넘어 운전자의 언어와 상황을 이해하는 지능형 내비게이션으로 진화하고 있습니다.