사내 데이터 기반으로 LLM을 파인튜닝한 경험이 있다면, 어떤 접근 방식을 사용했는지 설명해 주세요.

LLM 체인에서 가장 무서운 건 앞 단계의 잘못된 출력이 뒤 단계로 조용히 전달되는 경우입니다. 뉴스 요약 → 키워드 추출 → 태그 생성 3단계 체인을 만들었을 때, 요약 단계가 원문과 관계없는 내용을 생성하면 태그까지 전부 틀렸습니다. 그래서 각 단계 사이에 출력 형식과 핵심 키 존재 여부를 확인하는 검증 단계를 넣었습니다. 형식이 맞지 않으면 해당 단계를 재실행하거나 fallback 값으로 대체하는 분기를 뒀습니다. LangSmith로 각 단계를 트레이싱하면서 어느 구간에서 품질이 떨어지는지를 빠르게 찾을 수 있었고, 검증 게이트를 넣은 이후 전체 파이프라인 오류율이 절반 이하로 줄었습니다.

체인의 신뢰도는 각 단계 출력을 얼마나 믿을 수 있게 만드느냐에서 결정된다고 봅니다.