유저 문제, 진짜 해결됐나요? | 2026 당근 빌더 밋업
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AI 핵심 요약
당근 운영실은 챗봇이 유저 문제를 실제로 해결했는지 확인하려 했지만, 텍스트 안내만 받고 대화가 끝난 경우에는 결과를 알기 어려웠습니다. 이에 유저 의도에 맞게 답변 범위를 좁혔는지를 해결 품질의 대리 지표로 정하고, LLM 분류와 사람의 반복 QA를 통해 판단 기준을 다듬었습니다. 검토를 돕는 QA 플랫폼을 직접 만들고, 최종 기준은 노션에 모으고 변경 이력은 옵시디언에 기록했으며, AI 에이전트로 대화 평가 결과를 축적했습니다. 분류 결과를 만족도 조사와 비교해 맞춤 답변에서 만족도가 더 높음을 확인했고, 명확한 기준이 챗봇 개선과 AI 평가의 기반이 된다는 점을 배웠습니다.
- 실제 해결 여부를 확인하기 어려운 대화는 답변 품질을 프록시 지표로 삼아 평가할 수 있다.
- LLM의 분류 기준은 라벨링 결과를 사람이 반복 검토하고 수정하며 일관성을 높여야 한다.
- 최종 기준은 한곳에서 관리하고, 변경 이유와 결정 과정은 별도로 기록해 컨텍스트를 유지한다.
- 평가 결과가 유저 경험과 연결되는지 만족도 조사와 대조해 검증한다.
소개
🥕 2026 당근 Builder Meetup 하이퍼로컬, 가장 거대한 현장 4,300만 명이 가입한 서비스를 만드는 당근 빌더들은 어떤 문제를 풀고 있을까요? 하나의 프로덕트를 처음부터 끝까지 책임지고, 직군의 경계를 넘나들며 함께 답을 찾아가는 당근 빌더들의 고민과 시도, 성공과 실패의 경험을 솔직하게 나눠요. AI를 사용할 줄 아는 데서 한 걸음 더 나아가, 당근의 다양한 직군은 AI로 일하는 방식과 자기 일의 범위를 바꿔가요. 작은 봇을 팀의 인프라로 키우고, 필요한 도구를 직접 만들며, 때로는 AI에 집중하다 풀려던 문제를 놓치기도 했어요. AI를 실제 업무에 적용하며 얻은 배움과 시행착오를 만나보세요. 👉 당근 채용 바로가기: https://careers.daangn.com/
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