앱 서비스에 LLM 도입하기

최근 몇 년 사이, GPT를 비롯한 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 등장은 디지털 서비스에 새로운 가능성을 열어주었어요. 단순한 챗봇을 넘어, 고객 지원, 추천 시스템, 문서 생성, 데이터 요약 등 다양한 기능이 자연어 처리 기반으로 확장되고 있죠. 하지만 “우리 서비스에 LLM을 어떻게 붙일 수 있을까?“라는 질문에 막막함을 느끼는 분들도 많습니다. API를 연동해서 간단하게 써볼 수는 있지만, 진짜 서비스를 만들고 운영하려면 전략적으로 단계를 나누어 접근할 필요가 있어요.

 

이 글에서는 LLM 도입의 전체적인 로드맵을 난이도별, 단계별로 정리해보고, MVP나 스타트업 환경에서 현실적인 접근법은 어떤 것이 있을지 이야기해볼게요.

 

 

API 연동부터 시작하기

LLM 도입의 가장 첫 단계는 단연 API 연동이에요. OpenAI, Google, Anthropic, Mistral 등 다양한 LLM 제공 업체들이 RESTful API 형태로 모델을 사용할 수 있게 하고 있고, 문서도 비교적 잘 정리돼 있어 빠르게 연동할 수 있습니다. 이 단계에서는 복잡한 머신러닝 지식이 필요하지 않아요.

 

가장 중요한 건 프롬프트 엔지니어링입니다. 어떤 질문을 어떤 형식으로 던지느냐에 따라 LLM이 주는 응답의 품질이 달라지기 때문이에요. 이 과정을 통해 원하는 답변을 최대한 안정적으로 얻는 방법을 찾게 되죠. 예를 들어, 사용자의 입력을 사전에 정제하거나, 프롬프트에 “당신은 친절한 고객센터 직원입니다”와 같은 역할 지시를 넣는 식입니다.

 

이 단계에서 할 수 있는 주요 작업은 다음과 같아요:

 

• 기본 챗봇 만들기 (OpenAI GPT-3.5, 4 API 사용)
• 텍스트 요약, 번역, 자동 이메일 작성
• 고객 질문 응답 자동화
• 간단한 추천 문구 생성

 

특히 MVP 단계에서는 이 방식이 가장 저렴하고 빠르게 LLM을 기능으로 구현할 수 있는 방법입니다. OpenAI API 기준으로는 수백~수천 명 수준의 사용자라면 적당한 비용으로 충분히 운영 가능합니다.

 

 

RAG와 커스터마이징으로 기능 확장하기

기본적인 API 연동을 통해 LLM이 어떤 역할을 할 수 있는지 감을 잡았다면, 그 다음 단계는 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 방식과 커스터마이징입니다. 이 단계부터는 단순히 질문에 답변하는 수준을 넘어, 자체 데이터를 기반으로 한 고도화된 응답을 구현하게 됩니다.

 

RAG는 말 그대로 “검색 기반 생성”이에요. 쉽게 말해, 사용자의 질문에 대해 LLM이 사전에 훈련된 지식만으로 답하지 않고, 외부 문서나 DB에서 관련 정보를 검색해 응답을 생성하는 방식입니다. 이걸 구현하려면 다음과 같은 구성 요소가 필요해요:

 

• 문서 임베딩(embedding): PDF, DB 텍스트, 노션 문서 등을 벡터로 변환
• 벡터 DB 구축: Chroma, Weaviate, Pinecone 같은 벡터 DB에 저장
• 검색 로직 구현: 유저 입력 → 유사도 기반 문서 검색 → LLM에 포함해서 응답 생성

 

예를 들어, 고객센터 챗봇을 만든다고 하면, 사용자가 “반품 정책이 뭐야?“라고 질문했을 때, LLM이 여러분의 내부 정책 문서를 검색해서 정확한 내용을 반영한 답변을 생성하는 식이에요.

 

또한 이 단계에서는 프롬프트 템플릿을 더 정교하게 관리하고, 유저의 상황이나 맥락을 반영하는 다단계 처리(예: 유저 정보 → 정책 검색 → 응답 생성)도 구현할 수 있습니다.

 

이 시점에서는, 팀에 프론트엔드 개발자 외에도 간단한 파이썬 서버나 백엔드를 다룰 줄 아는 사람이 있으면 훨씬 유리해요. Hugging Face, LangChain, LlamaIndex 같은 오픈소스 도구들도 적극적으로 활용할 수 있죠.

 

또한, API 사용료가 부담된다면 오픈소스 LLM을 로컬에 올려 사용하는 시도도 가능해져요. Mistral 7B나 Phi-2 모델은 GPU가 있다면 꽤 쓸만한 퍼포먼스를 내죠.

 

이 단계의 핵심은 “LLM을 내 서비스의 맥락에 맞게 다루는 능력”입니다. 이게 되면 단순 응답 생성에서 벗어나, 진짜 ‘나만의 AI 기능’을 만들 수 있어요.

 

 

파인튜닝과 LLM 전략 수립

LLM을 정말 서비스의 핵심 기능으로 삼고 싶다면, 어느 순간 프롬프트 설계나 RAG만으로는 한계를 느끼게 됩니다. 특히 다음과 같은 상황에서 말이죠:

 

• 사용자의 질문이 계속 비슷한 패턴인데도 응답의 일관성이 부족할 때
• 특수 도메인(법률, 의료, 기업 내부 문서 등)의 지식을 LLM이 충분히 이해하지 못할 때
• 프롬프트로 아무리 조절해도 원하는 어투나 스타일, 태도가 안 나올 때

 

이럴 때 필요한 것이 바로 **파인튜닝(fine-tuning)**입니다. 파인튜닝은 기존 LLM 모델의 일부를 내 서비스 데이터에 맞게 다시 학습시켜서 보다 일관된 성능을 끌어내는 방법이에요.

 

다만, 여기서 중요한 점이 있어요. 전체 모델을 파인튜닝하는 것은 거의 불가능에 가깝습니다. 비용과 인프라 측면에서 너무 부담되기 때문이에요. 그래서 최근에는 다음 두 가지 전략이 주로 사용됩니다:

 

1. LoRA (Low-Rank Adaptation) 같은 경량화된 파인튜닝 기법 사용
2. 전체 파라미터를 학습하지 않고, 일부 어댑터만 학습해서 적은 비용으로 커스터마이징합니다. Hugging Face나 QLoRA, PEFT 같은 프레임워크가 이걸 잘 지원하죠.
3. Instruction tuning or Chat fine-tuning
4. 사용자 질문과 정답 페어를 다량 수집해서 “이런 질문에는 이런 식으로 답해”라는 식의 학습을 시킵니다. 이건 챗봇 고도화에 유리합니다.

 

그 외에도 토크나이저 커스터마이징, 도메인 단어 반영, 응답 톤 조정 등 LLM의 “개성”을 만들 수 있는 많은 기술들이 이 단계에서 등장합니다.

 

 

또 한 가지. 저비용으로 LLM 기반 MVP를 만든다면?

 

많은 초기 스타트업이 놓치는 포인트가 있습니다. “LLM 쓰려면 다 돈이 많이 드는 거 아냐?” 하고요. 하지만 생각보다 합리적인 전략도 있어요:

 

• GPT-4를 쓸 땐 프롬프트 양을 줄이고, RAG로 필요한 정보만 불러오기
• 클라이언트 쪽에서 최소 UI만 구현하고, 서버는 LangChain + FastAPI로 간단하게
• LLM API는 QnA만 맡기고, 나머지는 기존 로직 유지
• GCP Vertex AI, Azure OpenAI 등 기업용 LLM 플랫폼을 고려해 장기 단가 낮추기

 

즉, 모든 걸 LLM에 맡기기보다, 필요한 기능에만 효율적으로 녹여 넣는 게 전략의 핵심입니다.

MVP 단계에서는 오히려 “LLM 없이도 돌아가는 구조”를 만들고, LLM은 사용자 경험을 개선하거나 자동화 도구로 붙이는 방식이 훨씬 안전하고 유연해요.

 

마치며...

LLM은 단순히 ‘신기한 AI 기술’이 아닙니다. 오늘날 앱 서비스에 있어 LLM은 새로운 UX와 자동화의 패러다임을 제공하는 실질적인 도구가 되었어요. 하지만 아무리 뛰어난 기술도 적절한 문제에 적절한 방식으로 적용되지 않으면 오히려 개발 리소스를 낭비하게 됩니다.

 

그래서 LLM 도입은 “기술이 좋아 보여서”가 아니라, 명확한 사용자 문제를 해결하기 위한 수단이어야 합니다. 가장 쉬운 API 연동부터 시작해 프롬프트 설계, RAG, 필요하다면 파인튜닝까지 점진적으로 접근하는 것이 LLM 도입의 가장 건강한 방식이에요. 특히 MVP 단계에선 욕심내지 않고, 핵심 기능에 집중하면서 빠르게 피드백을 받아보는 게 훨씬 중요합니다.

 

LLM은 결국 ‘무엇을 만들 것인가’보다 ‘왜 만들 것인가’에 대한 질문을 끊임없이 던지게 해주는 도구이기도 합니다. 복잡한 기술을 어떻게 풀어낼지 고민하면서도, 본질적인 가치 전달에 집중한다면 어떤 팀도 LLM을 통해 충분히 경쟁력을 확보할 수 있을 거예요.