핵심 요약
데보션이 LLM 기반 내비게이션 에이전트를 개발해 에이닷과 협력한 대화형 모빌리티 AI 진화 사례를 다룬다.
주요 경험
- 기존 내비게이션이 단일 발화에 의존한다는 한계를 분석하고, 다중 의도 해석과 맥락 보존을 위한 LLM 활용 방안을 모색했다.
- 에이닷과의 연동 아키텍처를 설계해 대화 흐름에서 경유지·목적지의 맥락 정보를 유지하는 전략을 도입했다.
- 사용자의 다양한 발화에 대응하기 위한 프롬프트 설계와 샘플링 전략의 효과를 실무 관점에서 검토했다.
얻은 인사이트
- 대화형 모빌리티에서 맥락 유지가 성능의 핵심이라는 점을 확인했다.
- LLM 프롬프트 구성의 도메인 특화 조정이 사용자 만족도와 응답 품질에 큰 영향을 줬다.
- 초기 통합 비용에도 불구하고 에이닷 연동으로 확장성과 유연성이 강화되는 것을 확인했다.
