
AI
매력적인 LLMops 구현 과정&팁 (Feat. Chat PPT)
두줄요약
사내 PPT 분석기 Chat PPT를 만든 LLMops 구현 과정과 운영 팁을 공유했습니다. 보안 제약 대응, VLM·LLM 연계, 품질 개선 반복이 핵심이었습니다.
핵심 내용
- 사내 PPT 분석 프로그램
Chat PPT를 구현한 LLMops 운영·개발 경험 공유 - VLM으로 슬라이드별 텍스트, 도표, 그림을 분석하고 LLM으로 결과를 종합하는 구조
- 로컬 실행 가능한
.exe형태와 회사 API 활용으로 보안 제약 대응
구조와 흐름
- 목표 설정: 전문 정보의 정확한 추출, 다양한 시각 요소 이해, 사용자 접근성 확보
- 개발 과정: DRM 제약에 따른 슬라이드 단위 클립보드 처리, DPI 고정, 호출 간 휴지 시간 설정
- 품질 향상: 동료 피드백 수집, 메타인지용 프롬프트 조정, 영어 중심 응답과 반복 검증
성능/운영 포인트
- 숫자, 단어, 도표, 그림 등 세부 정보의 정확도 우선
- GUI 진행상황 표시와 CSV 저장으로 운영 편의성 확보
- 오류와 환각 최소화가 사용자 이탈 방지의 핵심 요소
