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Dev.toAI/ML
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LLM 기반 Dialogue Management 전환을 통한 모듈 간 경계 붕괴 및 추론 효율화
Using LLM for Dialogue Management
AI 요약
Context
NLU, DST, Policy Engine, Response Generation으로 분리된 기존 Classical System의 모듈별 관리 복잡성 발생. 경직된 Ontology 유지보수로 인한 오픈 도메인 확장성 한계 및 빠른 도메인 변경 대응 불가 지점 식별.
Technical Solution
- LLM의 Single Inference 단계로 Dialogue State Tracking과 Policy 결정 과정을 통합한 구조 설계
- Reasoning과 Control의 분리를 위해 LLM이 JSON State를 추출하고 경량 Policy Layer가 제어하는 Structured State Extraction 패턴 적용
- 외부 API 연동을 위한 Function Calling 기반 Tool-augmented Manager 구조 채택으로 Task-oriented 대화의 신뢰성 확보
- 대화 이력 누적으로 인한 Token 비용 증가 해결을 위해 Summarization, Sliding Window, External Memory 기반의 컨텍스트 관리 전략 도입
- 고위험 도메인의 변동성 제어를 위해 Intent Classifier가 특정 LLM Prompt로 라우팅하는 Hybrid 구조 설계
- 정교한 제어를 위한 System Prompt 내 Role, Slot Schema, Escalation Rule 정의 및 Few-shot 예시 주입
실천 포인트
- 대화 상태 추적이 복잡한 경우 LLM의 JSON Mode를 활용한 Structured State Extraction 도입 검토 - Token 기반 비용 최적화를 위해 주기적인 Summarization 또는 외부 KV Store 기반 메모리 주입 구조 설계 - 시스템 안정성 확보를 위해 비즈니스 룰 기반의 Guardrails 또는 Hybrid Classifier-LLM 구조 적용 여부 판단