최근 한 실험에서 대규모 언어모델(LLM)을 제품 검색 시스템에 도입했으나, 예상치 못한 사용자 이탈이라는 문제에 직면했습니다. LLM은 기존 키워드 기반 검색보다 사용자 의도를 더 잘 파악하여 검색 정확도를 높였지만, 검색 결과가 표시되기까지 걸리는 시간이 길어지면서 사용자들이 불편을 느끼고 이탈한 것입니다. 이는 기술적 우위가 항상 사용자 만족으로 이어지지 않음을 시사합니다.
해당 실험은 기존의 단순 키워드 매칭 방식 대신, LLM을 활용해 사용자의 자연어 쿼리(질의)를 이해하고 제품 데이터베이스에서 가장 관련성 높은 결과를 찾아내는 방식으로 진행되었습니다. 초기 테스트에서는 LLM이 복잡한 질문이나 모호한 표현도 정확히 해석하여 검색 품질을 크게 향상시키는 것으로 나타났습니다. 예를 들어, '캠핑 가서 쓸 튼튼한 방수 신발' 같은 구체적인 요청에도 적절한 제품을 추천할 수 있었습니다. 하지만 LLM의 추론(inference) 과정이 기존 시스템보다 훨씬 많은 연산 자원을 요구했고, 이로 인해 검색 결과가 화면에 나타나기까지 평균 5~10초가 소요되는 문제가 발생했습니다. 이는 일반적인 웹 검색 사용자가 기대하는 1~2초 이내의 응답 속도를 훨씬 초과하는 수준입니다.
이 사례는 인공지능(AI) 기술을 실제 서비스에 적용할 때, 단순히 기능적 우수성만을 추구해서는 안 된다는 중요한 교훈을 줍니다. 아무리 뛰어난 AI 모델이라도 사용자 경험(UX)을 해치는 수준의 지연을 발생시킨다면, 결국 외면받을 수밖에 없습니다. 특히 전자상거래(e-commerce)와 같은 분야에서는 빠른 응답 속도가 구매 전환율에 직접적인 영향을 미치므로, LLM 도입 시에는 검색 정확도 향상과 함께 응답 속도 최적화에 대한 깊은 고민이 필수적입니다. 추론 속도 개선을 위한 모델 경량화, 캐싱 전략, 비동기 처리 등 다양한 기술적 접근이 함께 고려되어야 할 것입니다.