고객 피드백 분석 자동화를 위한 Amazon Bedrock 기반 LLM 판사 시스템 구축

고객 피드백 데이터 분석 자동화, Amazon Bedrock로 LLM 판사 시스템 구축하기

도입

오늘날 기업은 고객 서비스와 제품 개발을 고도화하기 위해 수많은 비정형 텍스트 데이터를 수집하고 있습니다. 특히 고객 설문, 리뷰, 피드백 등의 텍스트 데이터는 소중한 통찰을 담고 있지만 이를 일일이 분석하기에는 막대한 시간과 인력이 소요됩니다. 이제는 생성형 AI의 발전으로 이러한 데이터를 효율적으로 분석할 수 있게 되었으며, Amazon의 Amazon Bedrock은 이를 실제로 구현할 수 있는 대표적인 플랫폼입니다.

이번 포스팅에서는 Amazon Bedrock을 이용해, 하나의 LLM 모델로 생성한 요약 데이터를 다수의 LLM 모델이 평가하는 'LLM 판사 시스템'을 구축하는 방법을 소개합니다. 이 방식은 수천 건의 비정형 텍스트도 짧은 시간 안에 정확하고 균형 있게 평가할 수 있어 조직의 텍스트 분석 자동화에 큰 도움이 됩니다.

본문

LLM 판사 시스템이란?

LLM(대규모 언어 모델)을 단순한 생성용이 아니라 '심사위원'처럼 도입하여 다른 AI의 출력물을 평가, 분석, 비교하는 구조를 뜻합니다. 수많은 고객 피드백 중 특정 주제를 파악한 후, 그 요약 내용이 얼마나 핵심을 잘 반영하고 있는지를 다수의 LLM이 평가해ㅡ 신뢰도 높은 분석과 모델 품질 개선을 동시에 이룰 수 있습니다.

예시:

• 고객 피드백 수: 10,000건
• 시간 소요: 수작업 시 수주 → LLM 활용 시 수 시간
• 활용 예: 설문 응답 텍스트 정리, 제품 리뷰 요약, 감정 분석 등

LLM 판사 시스템 아키텍처

아키텍처 구성:

1. 전처리된 텍스트 데이터(.txt)를 Amazon S3에 업로드
2. Amazon Bedrock을 통해 첫 번째 LLM이 주제 요약 및 분류 수행
3. 생성된 요약 데이터를 다시 Amazon S3에 저장
4. 두 개 이상의 다른 LLM 모델이 요약 데이터에 대한 정합성 평가 실시
5. 필요 시, 인간 평가자의 점수와 비교하여 신뢰도 지표 산출 (Cohen’s Kappa, Krippendorff’s Alpha 등)

활용 방법

Amazon Bedrock 환경에서는 Amazon Nova Pro, Antropic Claude 3 Sonnet, Meta Llama 3 등 다양한 프론티어 모델을 선택해 비교 분석할 수 있습니다. 동일한 API 구조로 모델을 호출할 수 있어 배포 가이드 또한 표준화되어 있어 빠르게 활용 가능합니다.

단계별 배포 가이드 요약:

1. SageMaker Studio 환경 구성
2. 고객 피드백을 .txt로 저장 후 S3 버킷에 업로드
3. Nova Pro 등 LLM으로 주제 요약 생성 (JSON 처리 포함)
4. 다른 LLM 모델이 평가자로 참여하여 주제 요약의 정합성 평가 수행
5. 정량 평가 메트릭으로 모델 성능 비교: Percentage Agreement, Cohen’s Kappa, Krippendorff’s Alpha, Spearman’s Rho 등

예측 모델 코드 예시
(아래는 간략화된 Python 코드):

prompt = f"""...Analyze this review: "{comment}"..."""
bedrock.invoke_model(modelId="claude3*", body=json.dumps({ "prompt": prompt }))

정합성 평가는 LLM이 주제를 얼마나 잘 포착했는지 점수화한 것으로, 1(불일치)~3(완전일치) 사이에서 스코어를 부여하게 구성할 수 있습니다.

결과 및 비교

추론성능 비교 결과, 인간 평가자와 LLM 평가자의 정합도는 최대 79%, LLM 간 평가 정합도는 91%에 육박하여 실제 업무 자동화에 만족스러운 수준을 보였습니다. 그러나 컨텍스트의 미묘함을 잡아내는 데는 여전히 ‘휴먼 인 더 루프(HITL)’이 중요하므로, 최종 판단에는 사람의 피드백이 보완되어야 합니다.

비용 절감 팁:

• SageMaker Spot 인스턴스를 사용
• Amazon S3를 활용한 캐시 처리
• Bedrock 배치 추론 기능으로 대규모 처리 가능

보안 고려사항:

• S3 버킷 암호화
• 최소 권한 IAM 역할 사용
• VPC 엔드포인트 활용 통한 데이터 보호

결론

Amazon Bedrock을 활용하면 LLM 생성 결과를 다수의 LLM 판사 시스템으로 측정하고 교차 검증할 수 있어 비정형 텍스트 분석의 자동화와 품질 향상이 가능합니다. 특히 컨텐츠 요약, 피드백 분석, 브랜드 리서치 등 폭넓은 분야에서 이 시스템을 활용한다면 시간과 비용을 크게 절약하며 인사이트 도출 속도를 높일 수 있습니다.

지금 바로 LLM 판사 시스템 도입을 고려하시고, Amazon Bedrock를 통해 귀사의 데이터를 효과적으로 평가하고 활용해보세요.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/ai-judging-ai-scaling-unstructured-text-analysis-with-amazon-nova/