LLM 호출 최적화로 공공일자리 지원 서비스 개선하기

댓글 0건 조회 286회 작성일 26-09-26 07:30

LLM 병목 문제는 단순히 AI의 느린 속도가 아니라, 호출 최적화와 사용자 경험을 동시에 고려해야 한다는 점을 확인했습니다. 공공일자리 및 취업지원 서비스는 사용자에게 신뢰를 줄 필요가 있습니다.

사용자의 목표를 명확히 정리하는 것이 중요합니다. 예를 들어, "파이썬을 배우고 싶어요"라는 입력은 여러 해석이 가능하므로, 목표를 세분화해야 합니다.

LLM 호출을 최소화하기 위해 기존의 리뷰 단계를 제거하고, 사용자 입력 후 바로 리슨목록 생성을 진행합니다. 이렇게 하면 대기 시간을 줄일 수 있습니다.

캐시를 활용하여 반복적인 호출을 줄이려 했으나, 자연어 입력에서는 효과가 제한적이라는 점을 확인했습니다. 캐시는 보조 장치로 활용할 계획입니다.

입력 토큰 수를 줄이기 위해 임베딩과 벡터 검색을 적용했습니다. 이를 통해 LLM이 처리해야 할 정보량을 줄이고, 비용을 절감할 수 있었습니다.

병렬처리는 대기 시간을 줄이는 방법으로, 호출 수를 줄인 후에 적용하는 것이 효과적입니다. 의존성이 있는 작업은 순차적으로 처리해야 합니다.

사용자의 목표에 따라 빠른 생성과 정밀 생성을 구분하여 제공합니다. 이는 사용자의 경험을 개선하는 중요한 요소입니다.

워크넷은 공공일자리 및 취업지원을 통해 다양한 기업 광고를 진행하고 있습니다. 사용자에게 맞는 일자리 정보를 제공합니다.

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