면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
기존 협업 필터링 기반 추천은 사용자의 과거 행동 패턴에만 의존해 새로운 취향 변화를 반영하기 어렵다는 한계가 있습니다. LLM을 활용하면 사용자 리뷰나 문의 내용 같은 비정형 텍스트에서 취향의 맥락을 파악해 추천에 반영할 수 있다고 생각합니다. 다만 실시간 추천에는 응답 속도가 중요하므로, LLM은 오프라인에서 사용자 프로필을 보강하는 데 활용하고 실시간 추천 자체는 기존 방식과 결합하는 구조가 현실적이라고 봅니다.
키워드 매칭 기반 검색은 사용자가 정확한 단어를 몰라도 의도를 파악해야 하는 상황에 약하다고 생각합니다. LLM으로 검색어의 의도를 먼저 분석하고 이를 확장된 키워드로 재구성한 뒤 기존 검색 엔진에 전달하는 방식을 접근법으로 고려하고 있습니다. 이렇게 하면 기존 인프라를 크게 바꾸지 않으면서도 검색 정확도를 높일 수 있다고 판단합니다.
이전 프로젝트에서 챗봇을 만들며 프롬프트 하나로 사람처럼 자연스러운 응답이 나오는 것을 보고 LLM 기술에 관심을 갖게 됐습니다. 다만 실제로 다뤄보면서 환각 현상이나 일관성 부족 같은 한계도 함께 체감했고, 그래서 LLM을 만능 해결책이 아니라 기존 시스템을 보완하는 도구로 보는 것이 현실적이라는 개인적 의견을 갖게 됐습니다. 앞으로도 LLM의 한계를 명확히 이해하면서 적재적소에 활용하는 방법을 계속 고민하고 싶습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.