Your browser does not support JavaScript!

LLM을 활용한 AI 에이전트 언어 상호작용 성능 혁신 가이드

일반 리포트 2025년 06월 24일
goover

요약

  • 본 리포트는 LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 AI 에이전트의 언어 상호작용 성능을 혁신하는 방법을 제시합니다. LLM의 발전으로 인해 AI 에이전트는 사용자와의 대화에서 비약적인 품질 향상을 경험하고 있으며, 이는 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG) 기술에 기반합니다. 이를 통해 제시된 주요 발견은, AI 에이전트의 대화 품질을 높이기 위해 필수적으로 고려해야 할 요소들이며, 이러한 요소의 체계적인 분석과 최적화를 통해 기업의 고객 경험을 향상시킬 수 있다는 점입니다.

  • 리포트에서는 AI 에이전트의 언어 상호작용을 구성하는 주요 요소인 NLU와 NLG의 구성 요소, 대화 맥락 관리 기법, 피드백 루프 설계 전략, 최신 기술 선택과 최적화 방안, 그리고 실무 적용 사례를 다룹니다. 이러한 통찰을 바탕으로 기업들은 AI 에이전트와의 상호작용을 최적화할 수 있는 실행 가능성을 확인할 수 있으며, 향후 AI 기술의 발전에 맞춰 지속적으로 혁신할 수 있는 방향을 모색할 수 있습니다.

서론

  • 인공지능 기술의 발전이 가속화됨에 따라, AI와의 상호작용 방식도 과거와는 전혀 다른 양상으로 변화하고 있습니다. 특히 LLM(대규모 언어 모델)에 기반한 AI 에이전트는 이제 단순한 정보 제공을 넘어, 사용자와의 자연스러운 대화를 통해 비즈니스 운영 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 이러한 흐름 속에서, 기업은 어떻게 AI 에이전트를 효과적으로 활용하여 사용자에게 최상의 대화 경험을 제공할 수 있을까요?

  • 본 리포트는 이 질문에 대한 답을 찾기 위해, LLM을 활용한 AI 에이전트의 언어 상호작용 성능을 향상시키기 위한 전략과 단계별 구현 로드맵을 제시합니다. 이를 위해 본 문서에서는 자연어 처리 기술의 핵심 요소를 분석하고, 최신 기술 선택 및 최적화 방안을 제시하며, 실질적 적용 사례를 통해 독자에게 유용한 인사이트를 전달하고자 합니다. 따라서 이 리포트는 기업이 AI 에이전트를 커스터마이즈하고 성능을 개선하는 데 있어 중요한 참고 자료가 될 것입니다.

언어 상호작용 핵심 요소 분석

  • 인공지능의 발전은 지금까지의 상호작용 모델을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 특히, 대화형 AI 기술은 사용자와의 상호작용 방식에서 비약적인 발전을 이루었고, 그 핵심에는 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG) 기술이 있습니다. 이 두 기술은 사용자 의도를 파악하고, 적절한 응답을 생성하는 데 있어 필수적이며, AI 에이전트가 실제로 효과적으로 작동하는 데에 핵심적인 역할을 합니다. 이러한 기술적 요소를 체계적으로 분석하고 그 구성 요소를 이해하는 것은 AI 에이전트를 설계하고 최적화하는 데 매우 중요합니다.

  • 다음으로, 대화의 맥락을 어떻게 관리하고 장기 대화를 유지하는지도 중요한 주제입니다. 사용자와의 대화는 일회성으로 끝나는 것이 아니라, 연속적인 상호작용으로 이어져야 효과를 발휘합니다. 이를 위해서는 대화의 흐름을 이해하고 맥락을 유지하는 능력이 필요합니다. 마지막으로, 피드백 루프 설계 전략은 시스템이 학습하고 진화하는 데 필수적입니다. 사용자의 피드백을 통해 시스템은 지속적으로 성능을 개선할 수 있습니다.

  • 자연어 이해(NLU)와 생성(NLG)의 구성 요소

  • 자연어 이해(NLU)는 사용자의 언어적 의도를 분석하고 이를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 기술입니다. NLU의 주요 구성 요소로는 구문 분석(syntax parsing), 의미 분석(semantic analysis), 감정 분석(sentiment analysis)이 있습니다. 이러한 구성 요소들은 복잡한 언어적 패턴과 맥락을 이해하여 사용자가 지닌 의도를 파악하는 데 도움을 줍니다.

  • 반면, 자연어 생성(NLG)은 AI가 정보를 기반으로 인간이 이해할 수 있는 형태로 자연어 문장을 만드는 과정을 말합니다. NLG의 주요 구성 요소는 텍스트 기획(content planning), 문장 생성(sentence generation), 언어 스타일 조정(tone adjustment) 등이 있습니다. NLG 기술이 발전함으로써 AI는 사용자의 요구에 적합한 답변을 보다 자연스럽고, 상황에 맞게 생성할 수 있습니다.

  • 이 두 가지 기술은 AI 에이전트의 언어 상호작용 품질을 직접적으로 좌우합니다. 예를 들어, 고객 지원 시스템에서 NLU는 고객의 문의 내용을 정확히 이해하고, NLG는 이에 적합한 응답을 즉석에서 생성해야 합니다. 이 과정에서 AI는 고객의 감정 상태까지 고려하여 맞춤형 응답을 제공할 수 있어, 사용자 경험을 극대화할 수 있습니다.

  • 대화 맥락 관리와 장기 대화 유지 기법

  • 대화 맥락 관리란, 다중 턴 대화에서 메시지의 흐름과 관련성을 유지하는 과정을 의미합니다. 이를 효과적으로 수행하기 위해 AI는 대화 이력을 추적하고, 각 대화 턴마다 맥락을 분석하여 다음 응답을 생성하는 방식으로 작동해야 합니다. 이러한 기법에는 대화의 상태를 저장하고 이를 기반으로 다음 상호작용을 조정하는 방법이 포함됩니다.

  • 장기 대화 유지 기법은 과거의 대화 내용을 지속적으로 반영하여 사용자의 요구를 일관되게 추적하고 반영하는 기술을 포함합니다. 예를 들어, 고객이 이전 대화에서 언급한 내용을 AI가 기억하고 나중에 그 내용을 근거로 질문을 하거나, 적절한 응답을 생성함으로써 상호작용의 품질을 높일 수 있습니다. 이러한 기법들은 본질적으로 사용자와의 신뢰를 구축하고, 지속적인 관계를 형성하는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 피드백 루프 설계 전략

  • 피드백 루프는 AI 시스템이 사용자와의 상호작용을 통해 지속적으로 학습하고 개선하는 과정을 나타냅니다. 효과적인 피드백 루프는 사용자의 출처, 사용 패턴 및 반응을 분석하여 AI의 의사 결정 과정에 반영하는 구조를 갖추고 있어야 합니다.

  • 효과적인 피드백 루프 설계의 핵심은 사용자 피드백을 수집하고 이를 분석하여 AI의 언어 모델을 지속적으로 업데이트하는 것입니다. 예를 들어, 고객이 AI에게 제공한 피드백이 실시간으로 반영돼 응답의 정확성을 높일 수 있습니다. 이는 결국 AI의 대화 품질을 지속적으로 향상시키며, 사용자 경험을 개선하는 데 기여합니다.

  • AI 에이전트가 실시간으로 학습하고 적응할 수 있도록 피드백 루프를 구축하는 것은 당연히 단기적인 개선뿐 아니라 장기적인 성과를 달성하는 데도 매우 중요합니다. 피드백 루프를 통해 AI는 다양한 시나리오에서 효과적으로 작동할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.

최신 모델·기술 선택 및 최적화 전략

  • 지금 우리는 인공지능(AI) 혁명 중에서도 특히 접할 새로운 기술과 모델의 선택, 그리고 최적화의 중요성이 부각되고 있는 시대에 살고 있습니다. 특히 LLM(대규모 언어 모델)의 발전은 AI 에이전트의 언어 상호작용 능력이 비약적으로 향상되는 계기를 마련하였고, 이로 인해 기업들은 업무 효율성과 고객 경험을 동시에 개선할 수 있는 기회를 맞이하고 있습니다. 각종 솔루션과 기술 중에서 최적의 선택을 어떻게 할 것인가 하는 질문은 이제 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다.

  • 에이전틱 AI와 Agentic LLM 개념 정리

  • 에이전틱 AI란, 스스로 판단하고 행동하는 능력을 갖춘 지능형 시스템으로, 인간의 감독 없이 자율적으로 작업을 수행할 수 있도록 고안되었습니다. 이 기술은 대규모 데이터 분석, 의사 결정을 지원하며, 적응성과 자율성의 두 가지 주요 특성을 가지게 됩니다. 특히, 최근의 발전을 통해 Agentic LLM(에이전틱 LLM)은 단순한 Q&A 시스템을 넘어서 사용자의 요청을 이해하고 여러 단계를 통해 자율적으로 목표를 달성할 수 있는 지능형 동료의 역할을 하게 되었습니다. 기존의 LLM이 단순히 질문에 답변하는 수준이었다면, 에이전틱 LLM은 실제로 일을 처리하고 결정을 내릴 수 있는 능력까지 확장되었습니다.

  • 예를 들어, 기존의 LLM은 사용자가 “서울의 이탈리안 맛집을 추천해줘”라고 요구할 경우엔 단순한 리스트를 제공하였던 반면, 에이전틱 LLM은 사용자의 요청을 이해하고, 외부 API를 통해 식당 정보를 검색하고 예약까지 자동으로 진행하는 등의 행동을 수행할 수 있습니다. 이러한 변화는 LLM 기술이 단순한 문장 생성에서 벗어나 실제 업무 상황에서 가치 있는 결과를 도출하는 데 큰 기여를 하고 있음을 보여줍니다.

  • Tool Calling·Code Interpreter 등 외부 도구 연계 기법

  • AI 시스템의 발전과 함께 Tool Calling 기술이 주목받고 있습니다. Tool Calling은 LLM과 외부 도구나 API를 연결하여 사용자가 요구하는 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는 기술입니다. 이는 단순히 입력된 정보를 처리하는 것을 넘어, 필요한 외부 데이터나 리소스를 자동으로 호출하는 기능을 포함하고 있습니다. 예를 들어, 사용자가 특정 데이터 분석 작업을 요청했을 때, LLM은 관련된 API를 자동으로 호출하고 그 결과를 바탕으로 추가 정보를 분석하여 결과를 제공합니다.

  • 최근에 등장한 Code Interpreter의 발전은 이러한 Tool Calling 매커니즘을 혁신적으로 변화시켰습니다. Code Interpreter는 사용자의 자연어 쿼리를 이해하고, 그에 따라 실시간으로 Python 코드를 생성하여 실행합니다. 이 과정에서 사용자는 복잡한 코드를 직접 작성할 필요 없이, AI가 자동으로 문제를 해결하고 결과를 도출하게 됩니다. 예를 들어, 사용자가 통계 분석 요청을 하면, Code Interpreter는 필요한 패키지를 자동으로 가져와 데이터셋을 분석하고, 결과를 시각화하며, 최종적으로 인사이트를 제공합니다.

  • 이처럼 Code Interpreter의 도입은 AI Agent가 사용자의 니즈에 대해 보다 유연하고 실질적인 해결책을 제공하는 데 중추적인 역할을 하며, 이를 통해 기업의 업무 효율성을 극대화할 수 있는 기회를 창출하고 있습니다.

  • 모델 경량화와 파인튜닝 기법 비교

  • 모델 경량화와 파인튜닝 기법은 AI 시스템의 효율성을 높이기 위한 두 가지 중요한 접근 방식으로 자리 잡고 있습니다. 경량화 기술은 대규모 모델이 요구하는 자원과 처리 시간을 줄여, 저사양 환경에서도 원활히 작동할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, sLLM(smaller Large Language Model)과 같은 경량 모델들은 특정 작업에 최적화되어 있으며, 적은 자원으로도 실제 업무에 효과적으로 활용될 수 있습니다.

  • 반면 파인튜닝 기법은 기존의 대규모 모델을 특정 도메인이나 업무에 맞게 조정하는 과정을 의미합니다. 이는 특정 데이터셋이나 사용자의 요구에 맞추어 모델의 파라미터를 조정함으로써, 최종적으로 더욱 정교한 결과를 도출하는 데 중점을 둡니다. 이때, 전이 학습(Transfer Learning) 기법을 활용하면 기존 모델의 학습된 지식을 효과적으로 재활용하여 높은 성능을 끌어낼 수 있습니다.

  • 두 기법은 상황에 따라 상이한 장단점을 가지므로, AI 에이전트를 구축할 때 구체적인 비즈니스 목표와 환경에 따라 최적의 조합을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 경량화된 모델은 빠른 반응 속도와 낮은 리소스 요구 조건을 제공하지만, 복잡한 문제에는 파인튜닝된 모델이 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.

실무 적용 사례와 커스터마이징 방안

  • AI 에이전트는 다양한 산업 및 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 특히 금융과 가정용 비서, 데이터 분석 플랫폼 등에서의 실무 적용 사례는 AI 기술의 효용성과 가능성을 더욱 입증하고 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 단순한 대화형 시스템을 넘어, 실제 업무를 수행하고 사용자 경험을 극대화할 수 있는 효과적인 도구로 자리 잡고 있습니다.

  • 금융(웹케시), 가정용 비서(자비스), 데이터브릭스 사례

  • 웹케시는 최근 AI 에이전트를 통해 금융 서비스의 패러다임을 변화시키고 있습니다. 전통적인 자금 관리 시스템에 자연어 처리 기능을 추가하여, 사용자는 복잡한 메뉴 탐색 없이도 대화형 명령으로 필요한 정보를 신속하게 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 '지난달 법인카드 지출 내역 보여줘'라고 음성으로 명령하면, AI가 자동으로 잔액 조회 및 보고서 생성을 처리합니다. 이는 업무 효율을 극대화하고, 금융 분야의 혁신을 이끌고 있습니다.

  • 또한, 자비스와 같은 가정용 비서 시스템들도 그 가능성을 보여주고 있습니다. 자비스는 사용자 요구에 즉각 반응하여 일상 업무를 지원하며, 이는 스마트홈 기기와의 연계를 통해 더욱 고도화되고 있습니다. 예를 들어, 사용자가 '커튼을 열어줘'라고 말하면, 자비스가 해당 명령을 인식하고 자동으로 커튼을 조작하는 방식입니다.

  • 마지막으로 데이터브릭스의 '에이전트 브릭스'는 기업들의 AI 에이전트 구축의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 이 시스템은 사용자가 필요로 하는 AI 에이전트를 자동으로 생성할 수 있으며, 도메인별 데이터와 연계하여 특정 작업을 최적화합니다. 이를 통해 기업들은 초기 단계부터 운영 수준에 이르는 에이전트를 신속히 구축하고, 일관된 성능을 유지할 수 있습니다.

  • 도메인 맞춤 데이터 수집 및 프롬프트 설계

  • AI 에이전트의 성공적인 운영을 위해, 도메인 맞춤 데이터 수집과 프롬프트 설계가 무엇보다 중요합니다. 각 산업에 적합한 데이터를 활용함으로써 AI의 성능을 극대화할 수 있습니다. 이를 위해 기업은 우선적으로 자산 데이터, 고객 피드백 및 시장 동향과 같은 데이터를 체계적으로 수집하고 분석해야 합니다.

  • 프롬프트 설계 또한 중요한 역할을 합니다. AI 에이전트가 사용자의 요구를 정확하게 이해하고 응답하기 위해서는, 명확하고 구체적인 프롬프트가 필요합니다. 예를 들어, 특정 제품에 대한 질문 대신 ‘지난 3개월간 특정 장소에서 고객의 구매 데이터를 기반으로 추천 제품을 알려줘’라는 형식의 세부적인 프롬프트가 필요합니다.

  • 이처럼 도메인 맞춤 데이터와 체계적인 프롬프트 설계는 AI 에이전트의 적응성과 성능을 높이며, 사용자 경험을 극대화할 수 있는 기반이 됩니다.

  • 오류 처리·예외 상황 대응 전략

  • AI 에이전트는 사용자의 다양한 요구를 처리하며, 그 과정에서 오류나 예외 상황이 발생할 수 있습니다. 따라서 이러한 상황에 대한 효과적인 대응 전략이 필요합니다. 첫째, AI 에이전트는 실시간 로그 시스템을 통해 모든 요청과 응답을 기록해야 하며, 이를 기반으로 문제가 발생하는 패턴을 식별할 수 있어야 합니다.

  • 둘째, 에이전트는 오류 발생 시 사용자를 위한 안내 메시지를 즉시 제공해야 하며, 대화식으로 문제를 해결해 나가는 방식이 효과적입니다. 예를 들어, 사용자가 잘못된 정보를 요청했을 경우, 에이전트는 '해당 요청은 처리할 수 없습니다. 다른 질문을 해주실 수 있나요?'와 같은 방식으로 피드백을 줄 수 있습니다.

  • 셋째, 예외적인 상황을 사전에 인지하기 위해 AI 에이전트는 지속적인 학습과 자체 개선 프로세스를 구축해야 합니다. 이를 통해 에이전트는 반복되는 오류를 줄이고, 사용자 만족도를 높일 수 있습니다.

성능 평가 및 지속 개선 프로세스

  • 인공지능(AI) 에이전트의 성능 평가는 단순한 기능 테스트에 그치지 않고, 사용자와의 상호작용 품질, 응답 적합성, 그리고 사용자의 만족도까지 종합적으로 고려해야 합니다. 이러한 성능 평가는 AI 시스템의 발전과 더불어 지속적인 개선이 필요하며, 이를 통해 효과적으로 사용자 요구에 부합하는 서비스를 제공할 수 있습니다.

  • 최근 연구에 따르면, AI 에이전트의 성공적인 운영을 위해서는 정량적 지표와 정성적 피드백을 결합한 평가 체계를 갖추는 것이 중요합니다. 이러한 평가 체계는 AI의 동작을 정교화하고, 사용자 경험을 향상시키기 위한 기초 자료로 활용될 수 있습니다. 특히, 사용자로부터 직접 수집된 피드백은 AI 성능 개선의 중요한 원천이 됩니다.

  • 대화 품질 평가 지표(정확도, 응답 적합성, 사용자 만족도)

  • AI 에이전트의 대화 품질을 평가하기 위해서는 여러 가지 지표가 필요합니다. 첫째로, 정확도는 AI가 사용자의 질문에 대해 올바른 정보와 답변을 제공하는 능력을 측정합니다. 예를 들어, 특정 주제에 대한 질의응답에서 AI가 제공한 답변의 신뢰성과 정확성을 기준으로 평가할 수 있습니다.

  • 둘째로, 응답 적합성은 사용자의 질문 맥락에 맞는 답변을 제공하는 능력을 판단하는 요소로 중요합니다. 이는 AI가 사용자 의도를 이해하고, 그에 맞는 적절한 정보를 제공할 때 충족됩니다. 이와 관련된 사례로는, 사용자가 복잡한 질문을 입력했을 때 AI가 이를 명확하게 이해하고, 간단하면서도 유용한 답변을 제공하는지를 살펴볼 수 있습니다.

  • 셋째로, 사용자 만족도는 궁극적으로 AI와의 대화 경험에 대한 사용자 주관적인 평가를 반영한 지표입니다. 설문조사나 피드백 수집을 통해 AI 사용 후의 경험을 분석하면, 사용자들이 느끼는 만족도를 정량화할 수 있습니다. 이러한 평가 지표들은 AI 성능의 지속적인 개선을 위한 중요한 데이터가 됩니다.

  • A/B 테스트 및 사용자 피드백 루프 구성

  • A/B 테스트는 AI 에이전트를 개선하는 효과적인 전략 중 하나입니다. 이를 통해 두 가지 또는 그 이상의 버전의 AI 응답을 사용자에게 제공하고, 어떤 버전이 더 나은 성과를 보였는지를 분석하여 개선점을 도출합니다. 사용자가 각 버전에서 상호작용한 결과를 기록하여, 유효성 검증 및 성능 증가를 위한 방향성을 설정할 수 있습니다.

  • 더불어, 사용자 피드백 루프는 지속적인 개선 프로세스를 지원하는 핵심 요소입니다. 이 과정에서 수집된 피드백은 AI 모델 훈련 데이터의 품질 향상에 기여합니다. 사용자의 의견을 반영하여 AI가 제공하는 응답을 수정하고 보완함으로써, 명확성과 적시성을 갖춘 서비스로 발전할 수 있습니다. 이와 같은 피드백 루프는 사용자와의 신뢰를 구축하고, AI의 지속적인 진화를 뒷받침하는 재료로 작용합니다.

  • 거버넌스 모델과 보안·윤리 고려사항

  • 성능 평가와 지속 개선 프로세스에서 거버넌스 모델은 매우 중요한 역할을 합니다. AI 시스템의 운영과 관련하여 각 이해관계자를 포함한 명확한 구조를 설정하는 것이 필수적입니다. 이는 책임과 권한을 명확히 하여 AI 서비스의 투명성을 높이고, 사용자 신뢰를 구축하는 데 기여합니다.

  • 또한, 보안 및 윤리 문제는 AI 에이전트의 설계와 운영에서 간과할 수 없는 요소입니다. AI가 사용자 데이터를 처리하고 학습하는 과정에서 개인 정보 보호와 데이터 보안이 보장되어야 합니다. 이와 관련하여 AI 시스템이 윤리적으로 운영되도록 관련 법규를 준수하고, 알고리즘 편향성을 줄이는 것이 중요합니다. 이러한 접근을 통해 AI의 신뢰성을 높이고, 사용자와의 긍정적인 관계를 유지하는 데 기여할 것입니다.

결론

  • 이번 리포트를 통해 LLM을 기반으로 한 AI 에이전트의 언어 상호작용 향상에 필요한 다양한 전략과 실천 방안을 제시하였습니다. NLU와 NLG의 기술적 구성 요소부터 시작하여, 대화 맥락 관리, 피드백 루프 설계, 그리고 최신 모델과 기술 선택에 이르는 다양한 내용을 다루었습니다. 이러한 요소들은 AI 에이전트의 대화 품질을 높이는 데 결정적인 역할을 하며, 궁극적으로 사용자 경험을 향상시키는 데 기여합니다.

  • 앞으로도 인공지능 분야는 지속적인 발전을 거듭할 것으로 예상되며, 기업은 이러한 변화에 적응함으로써 더욱 효과적인 AI 에이전트를 구축해야 합니다. 특히, 데이터 수집, 프롬프트 설계, 그리고 오류 처리 기반의 지속 개선 프로세스는 AI 에이전트의 성능을 높이고, 비즈니스 성과를 극대화하는 데 필수적입니다. 마지막으로, AI 기술의 혁신을 통해 우리는 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있으며, 이는 기업의 경쟁력을 한층 강화하는 결과를 가져올 것입니다.

용어집

  • LLM (대규모 언어 모델): 인공지능이 자연어를 이해하고 생성하는 데 사용하는 대규모 모델로, 대량의 데이터를 기반으로 학습하여 언어를 이해하고 응답을 생성하는 기술이다.
  • 자연어 이해 (NLU): 사용자의 언어적 의도를 분석하고 이를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 기술로, 구문, 의미 및 감정을 파악하는 데 필수적이다.
  • 자연어 생성 (NLG): AI가 정보를 바탕으로 인간이 이해할 수 있는 형태로 자연어 문장을 생성하는 과정으로, 텍스트 기획, 문장 생성 등을 포함한다.
  • 에이전틱 AI: 스스로 판단하고 행동하는 능력을 갖춘 지능형 시스템으로, 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 AI의 한 종류이다.
  • Agentic LLM: 자율적이고 복잡한 작업을 수행할 수 있는 고급 LLM으로, 사용자의 요청을 이해하고 여러 단계를 통해 목표를 달성하는 능력을 갖춘 모델이다.
  • 피드백 루프: AI 시스템이 사용자와의 상호작용을 통해 지속적으로 학습하고 개선하는 구조로, 사용자 피드백을 반영하여 성능을 향상시킨다.
  • 대화 맥락 관리: 다중 턴 대화에서 대화의 흐름과 관련성을 유지하는 과정으로, 사용자의 요구를 효과적으로 반영하기 위한 기법이다.
  • Tool Calling: LLM이 외부 도구나 API를 연계하여 사용자가 원하는 작업을 보다 효율적으로 수행하도록 지원하는 기술이다.
  • Code Interpreter: 사용자의 자연어 요청을 기반으로 실시간으로 코드를 생성하고 실행하는 AI 시스템으로, 복잡한 문제를 자동으로 해결하도록 도와준다.
  • 모델 경량화: AI 모델의 자원 요구와 처리 시간을 줄여 저사양 환경에서도 원활하게 작동할 수 있도록 최적화하는 기술이다.
  • 파인튜닝: 기존의 대규모 모델을 특정 도메인이나 업무에 맞게 조정하는 과정으로, 특정 데이터셋이나 요구에 맞춰 성능을 최적화한다.
  • A/B 테스트: 두 가지 이상의 버전의 AI 응답을 사용자에게 제공하고 성과를 분석하여 개선점을 도출하는 방법으로, AI 성능 개선에 활용된다.
  • 거버넌스 모델: AI 시스템 운영과 관련하여 구조를 설정하는 것으로, 책임과 권한을 명확히 하여 서비스의 투명성을 높이고 사용자 신뢰를 구축하는 역할을 한다.
  • 사용자 만족도: AI와의 대화 경험에 대한 사용자 주관적인 평가로, 설문조사나 피드백을 통해 정량적으로 측정된다.

출처 문서