Writing Path: MBTI J처럼 체계적으로 글쓰는 AI
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AI 핵심 요약
CLOVA for Writing에서 글쓴이의 의도를 긴 블로그 초안에 반영하기 어려운 문제를 해결하기 위해, 별도 모델 학습 없이 LLM을 단계적으로 활용하는 Writing Path를 만들었다. 글의 목적·종류·문체·키워드를 바탕으로 제목과 초기 목차를 만든 뒤, 인터넷 검색 자료에서 핵심 정보를 추출해 목차를 보강하고 소제목별 롤링 생성으로 글을 완성한다. GPT-3.5, GPT-4, HyperCLOVA X를 대상으로 메타데이터만 사용한 방식과 초기 목차 방식 등을 비교했으며, 사람 평가와 LLM 평가 모두에서 보강된 목차를 사용한 글의 품질이 더 높게 나타났다. 복잡한 글쓰기에서는 구체적인 계획을 중간 단계로 두고, 긴 글 평가는 여러 세부 기준과 사람 평가를 함께 적용해야 한다는 점을 확인했다.
- 글의 목적·종류·문체·핵심 키워드를 메타데이터로 정리해 생성 모델에 전달한다.
- 검색 결과를 그대로 붙이기보다 핵심 키워드를 추출해 목차를 구체화하는 데 활용한다.
- 긴 글은 소제목 단위로 나누어 이어 쓰는 롤링 생성 방식으로 작성한다.
- 긴 글의 자동 평가는 단일 유사도 지표에 의존하기 어렵기 때문에 세부 기준을 나누고 사람 평가와 LLM 평가를 함께 활용한다.
소개
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2024(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. [발표 내용] CLOVA for Writing 서비스의 LLM 기반 긴 블로그 초안 생성을 구현하기 위해 개발된 WritingPath 기법과 성능을 소개합니다. [목차] Episode 1: LLM이 글쓰기 생산성을 개선하는가? Episode 2: Writing Path 소개 Episode 3: 글쓰기 평가
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