LLM 앱 개발을 위한 데이터 전처리 파이프라인 구조화

요약

LLM 파인튜닝이나 RAG 애플리케이션 구축 시 원시 데이터는 즉시 사용 가능한 상태가 아니므로 데이터 전처리 과정이 필수적입니다. 데이터 준비 단계에서 공통적인 인프라를 활용하되, 파인튜닝은 학습에 적합한 예시를, 검색은 유용한 구절을 추출하는 등 목적에 맞는 출력물을 만들어야 합니다. 실무적인 아키텍처를 위해서는 입력을 정규화하여 문서나 JSON, JSONL, CSV 데이터를 명확한 필드를 가진 레코드로 변환하고 추적 가능한 소스 식별자를 유지해야 합니다. 또한 클리닝, 청킹, 생성, 평가, 필터링 등 각 데이터 처리 작업을 하나의 책임을 가진 개별 컴포넌트로 분리하여 재사용성을 높여야 합니다. 이러한 모듈화된 파이프라인 구축은 LLM 개발 과정의 효율성을 크게 개선합니다.

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