이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
고객사 데이터와 LLM을 연동할 때 가장 주의한 것은 데이터 접근 범위 제어였습니다. LLM이 질문에 답하기 위해 접근하는 문서 범위를 사용자 권한에 맞게 제한하지 않으면 권한 없는 정보가 응답에 포함될 수 있습니다.
프롬프트 인젝션도 중요한 보안 과제입니다. 악의적인 입력이 시스템 프롬프트를 덮어쓰거나 원래 의도를 우회하는 공격이 가능하기 때문에, 입력 검증과 출력 필터링 레이어를 파이프라인에 포함했습니다.
응답 신뢰성도 고려했습니다. LLM은 존재하지 않는 정보를 그럴듯하게 생성하는 경우가 있어, RAG 구조에서 참조 문서를 함께 반환하고 출처를 표시하는 방식으로 사용자가 검증할 수 있도록 설계했습니다. 이 구조가 LLM 응답에 대한 신뢰도를 높이는 데 도움이 됐습니다.
고객사 CRM 데이터와 LLM을 연동하는 초기 설계에서, 데이터 민감도 분류 없이 전체 레코드를 컨텍스트로 주입했다가 PII 데이터가 모델 응답에 포함될 수 있다는 것을 뒤늦게 인지했습니다. 이후 연동 설계를 전면 수정해, 먼저 데이터 분류 레이어를 도입하고 공개 가능/제한/금지 3등급으로 필드를 구분했습니다. LLM에 주입되는 데이터는 제한 등급 이하만 허용하고, 금지 필드는 마스킹 후 전달하도록 파이프라인을 설계했습니다. 추가로 프롬프트 인젝션 방어를 위해 사용자 입력을 항상 시스템 컨텍스트와 분리된 별도 블록으로 처리했습니다. LLM 앱 연동에서 가장 중요한 것은 데이터 분류와 접근 범위 설계를 먼저 확정하는 것임을 이 경험에서 배웠습니다.
고객사 데이터와 연동한 LLM 앱에서 모델이 잘못된 정보를 확신 있게 출력하는 환각 문제가 발생했습니다. 특히 고객사 계약 조건을 요약할 때 존재하지 않는 조항을 생성하는 사례가 반복됐습니다. 저는 LLM 응답 이후 사실 검증 레이어를 추가해, 응답 내의 핵심 수치와 조건이 원본 데이터에 실제로 존재하는지 역검증하는 구조를 설계했습니다. 역검증 실패 시 응답을 차단하고 사용자에게 불확실성을 명시하도록 했고, 이 구조 도입 후 허위 정보 출력 건수가 0으로 감소했습니다. 고객사 데이터 연동 LLM 앱에서 응답 검증은 선택이 아니라 아키텍처의 필수 레이어임을 이 경험에서 확인했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 올거나이즈 테크니컬 PM 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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