Hyperconnect Tech Blog · 2026. 04. 22.
1부: 데이터도 정답도 없다: 하이퍼커넥트가 LLM을 길들이는 법
AI 엔지니어링 브리핑
정답이 없는 설명 생성 문제를 해결하기 위해, 사람들의 주관적인 판단을 팀의 공통 정책으로 정리하고 이를 반복적으로 모델에 반영한 과정을 소개합니다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: Tinder의 AI 주선자 기능은 사용자마다 중요하게 여기는 조건이 다르고 정답 데이터도 없으며 작은 LLM을 써야 해서, 무엇이 설득력 있는 설명인지 합의하고 구현하기가 어려웠습니다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: PM과 엔지니어가 먼저 간단한 정책으로 모델 출력을 빠르게 만든 뒤 각자 pass/fail과 구체적인 평가 이유를 남기고, 의견이 엇갈린 사례를 함께 논의해 정책과 모델 지침을 반복적으로 다듬었습니다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: 처음부터 완벽한 프롬프트를 만들기보다 빠르게 실패하고 기준을 언어화하는 과정이 중요하며, 정책이 안정화된 뒤에는 이를 학습한 작고 빠른 모델과 LLM Judge로 대규모 출력을 자동 평가할 수 있습니다.
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