퇴근길 실험실

LLM을 도입하는 것보다 더 어려운 것은, 그 모델을 지속적으로 운영하고 개선하는 일이다. 사내 문서가 늘어나고, 질문 유형이 변하고, 기술도 매일 바뀐다. 이 변화에 대응하지 못하면 LLM은 초기 도입 효과만 내고 사라질 수 있다.이번 글에서는 LLM/sLLM/SLM의 도입 이후 반드시 고민해야 할 운영 전략을 정리한다.1. 지속 학습 전략 (Continuous Learning)✅ 왜 필요한가?문서가 업데이트되고, 조직의 정책이 바뀌면 기존 응답이 틀릴 수 있음챗봇/문서 요약/자동화 응답이 정확성을 유지하려면 주기적 학습이 필요함✅ 어떻게 구현하는가?정기적인 사내 데이터 업데이트RAG 기반의 인덱스 주기적 재생성일부는 Feedback 기반 Fine-tuning 적용 (sLLM 기준)✅ 예시: 월 1회 ..

LLM, sLLM, SLM은 단순히 기술 도입만으로는 성과를 내기 어렵다. 특히 기업에서 실무적으로 도입할 경우, 기술적인 요소 외에도 조직, 보안, 비용, 운영 프로세스 등 다양한 측면을 동시에 고려해야 한다.이번 글에서는 기업이 생성형 AI를 도입하기 전 반드시 검토해야 할 7가지 핵심 요소를 정리해보았다.1. 활용 목적과 기대 효과 명확화단순한 트렌드 추종이 아니라 “무엇을 해결하고 싶은가?”를 명확히 해야 한다.예: ▶ 사내 문서 자동화 ▶ 고객 질의응답 대응 ▶ 코드 자동화 ▶ ERP/CRM 연동 등✅ 팁: 기대 효과를 정량적으로 제시하면 프로젝트 승인 확률이 높아진다 (예: 업무시간 절감 30%, 회신 속도 50% 단축 등).2. 데이터 준비 상태 점검사내 문서, 업무 이력, 메일/FAQ 등 ..