이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
산업별 프롬프트 템플릿 최적화를 경험한 것은 여러 도메인에 챗봇 기능을 붙이는 프로젝트에서였습니다. 동일한 베이스 프롬프트를 의료, 법률, 일반 상담에 적용해봤는데, 도메인마다 모델이 잘못 해석하거나 과도하게 확장하는 패턴이 달랐습니다. 도메인 특화 어휘와 금지 응답 패턴을 각각 분리해 템플릿 변수로 주입하는 구조로 개선했더니, 공통 로직을 건드리지 않고 도메인별 특성만 교체할 수 있었습니다.
평가 데이터셋을 도메인별로 별도 구성해 개선 전후를 비교했는데, 의료 도메인에서는 과도한 진단 표현이 줄었고, 법률 도메인에서는 면책 문구 누락이 감소했습니다. 반복 실험 이력을 기록하는 것도 중요했는데, 어떤 표현 변경이 어떤 응답에 영향을 줬는지를 남겨두지 않으면 개선 방향을 잃기 쉬웠습니다. 프롬프트 최적화는 변수와 고정 부분을 분리하는 구조가 반복 실험을 가능하게 한다는 결을 얻었습니다.
법률 문서 요약 서비스의 프롬프트를 일반 템플릿으로 적용했을 때, 법률 전문용어가 일상 언어로 치환되면서 요약 정밀도가 크게 떨어졌습니다. 문제의 원인이 도메인 어휘 이해 부족임을 파악하고, 프롬프트에 법률 용어 사전을 주입하는 방식을 실험했습니다. 처음에는 전체 용어집을 넣었더니 컨텍스트 창을 과도하게 소비했고, 쿼리 연관 용어만 동적으로 선택해 주입하는 방식으로 개선했습니다. 이 접근 이후 조항 번호와 법령명 보존율이 91%로 향상됐고, 전문가 검수자의 재수정 요청이 절반으로 줄었습니다. 산업별 프롬프트 최적화의 핵심은 일반 지시보다 도메인 어휘 커버리지를 우선 점검하는 것임을 배웠습니다.
제조 설비 이상 탐지 시스템에서 LLM 분류 결과가 현장 전문가 판단과 주기적으로 불일치하는 패턴을 발견했습니다. 단순히 프롬프트를 수정하는 대신, 불일치 사례를 체계적으로 로그로 축적하고 패턴을 분석하는 작업을 먼저 진행했습니다. 분석 결과, 특정 설비 코드 조합에서만 오류가 집중되는 것이 확인됐고, 해당 조합에 대한 맥락 예시를 추가 삽입하는 방식으로 템플릿을 수정했습니다. 3회 반복 개선 사이클 후 해당 유형 오류율이 67% 감소했습니다. 산업별 최적화는 단발 실험보다 체계적 실패 로깅과 분석 주기를 갖추는 것이 실질적인 개선 속도를 높인다는 것을 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 이스트소프트 ML 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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