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LLM 문맥 입력 시 '실수'를 줄이는 데이터 정제 팁
컨텍스트 내 모호한 날짜나 정보 누락이 모델의 환각을 유발함. 데이터 구조화와 명시적 라벨링으로 정확도 개선 가능.
요약
운동 트래커 앱 Lyfto 개발자가 앱 내 LLM 코치를 구현하며 발생한 잘못된 답변의 원인을 분석한 결과, 대부분 모델 자체가 아닌 제공된 컨텍스트 프롬프트 문제인 것으로 나타났다. 특정 사실이 누락된 경우 모델은 가장 그럴듯한 데이터를 임의로 채워 넣는 경향이 있어, 벤치 프레스 훈련 기록과 개인 최고 기록(PR) 날짜를 혼동하는 사례가 발생했다. 이를 해결하기 위해서는 '최근 훈련일'과 'PR 달성일'을 명확히 구분하여 프롬프트를 설계해야 한다. 또한 모델은 원본 로그를 전체 컨텍스트로 제공해도 정보를 제대로 추출하지 못할 수 있으므로, 핵심 데이터는 정제된 형태로 요약하여 전달하는 것이 중요하다. 결국 LLM 기반 서비스 개발 시 프롬프트 엔지니어링 단계에서의 데이터 구조화가 모델의 정확도에 결정적인 영향을 미친다.
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원문 제목 I put an LLM coach inside a workout app. Almost every bad answer came from my context, not the model
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