LLM 기반 Dialogue Actor 설계를 통한 상태 관리 복잡도 해소 및 추론 단일화

Using LLM for Dialogue Management Tasks

shashank ms2026년 6월 18일4분intermediate

AI 요약

Context

FSM 및 Intent Classifier 기반의 기존 대화 관리 시스템은 사용자 경로 이탈 시 파편화 발생. 모듈 간 핸드오프 과정에서 발생하는 Error Propagation이 시스템 안정성을 저해하는 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

NLU, State Tracking, Policy Selection을 단일 LLM Inference 단계로 통합하여 파이프라인 단순화
LLM을 Dialogue Actor로 정의하고 JSON Mode를 통한 Machine-readable Schema 출력 강제
모델의 유연한 추론 능력과 애플리케이션 코드의 Deterministic Validation을 결합한 Hybrid Architecture 채택
Sliding Window, Summarization, Retrieval 전략을 통한 Context Window 초과 및 Attention 희석 문제 해결
Schema Validation, Business Rule Enforcement, Stuck-detection으로 구성된 3중 Guardrail 설계

실천 포인트

- LLM 출력값의 무결성 보장을 위한 JSON Schema Validation 레이어 구축 - 결제 등 크리티컬 경로에 대한 모델의 직접 결정 배제 및 코드 레벨의 명시적 체크 로직 구현 - 대화 이력 누적에 따른 토큰 비용 증가를 방지하기 위한 Request-based Pricing 모델 검토 - Topic Shift 및 Implicit Negation 등 엣지 케이스를 포함한 Labeled Trajectory 기반 평가셋 구축

태그

#LLM orchestration #Context Management #Dialogue Management #JSON Mode #Guardrails

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