Core Concepts
LLM을 활용하여 다양한 사용자 관점을 시뮬레이션하고 잠재적 사용자 요구사항을 자동으로 도출하는 프레임워크 Elicitron을 소개한다.
Abstract
이 논문은 LLM(Large Language Model)을 활용하여 제품 개발 과정에서 필수적인 요구사항 도출 프로세스를 자동화하고 개선하는 Elicitron 프레임워크를 소개한다.
Elicitron의 주요 구성요소는 다음과 같다:
에이전트 생성: LLM을 활용하여 다양한 사용자 관점을 대표하는 에이전트를 생성한다. 직렬 생성 방식이 병렬 생성 방식보다 더 다양한 에이전트를 생성할 수 있다.
제품 경험 시뮬레이션: 생성된 에이전트들이 제품을 사용하는 시나리오를 시뮬레이션하고, 행동, 관찰, 어려움 등을 구조화된 형태로 기록한다.
에이전트 인터뷰: 에이전트들과의 인터뷰를 통해 사용자 요구사항을 도출한다. 이때 에이전트의 제품 경험 내용을 활용하여 맥락 있는 질문을 한다.
잠재적 요구사항 식별: 에이전트 인터뷰 내용을 분석하여 잠재적 요구사항을 자동으로 식별한다. LLM의 체인 추론 기능을 활용하여 잠재적 요구사항 판별 기준을 적용한다.
실험 결과, Elicitron은 기존 인터뷰 기반 방식에 비해 더 다양한 사용자 요구사항을 도출할 수 있었다. 특히 잠재적 요구사항 식별 실험에서 LLM의 체인 추론 기능을 활용한 방식이 가장 우수한 성능을 보였다. 이를 통해 Elicitron이 초기 제품 개발 단계에서 비용 효율적이고 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있음을 확인하였다.
Stats
전통적인 요구사항 도출 방식은 시간 소모적이고 사용자 관점의 다양성을 충분히 반영하지 못할 수 있다.
LLM을 활용하면 자동화된 에이전트 시뮬레이션을 통해 다양한 사용자 관점을 반영할 수 있다.
Elicitron의 직렬 에이전트 생성 방식이 병렬 방식보다 더 다양한 에이전트를 생성할 수 있다.
Elicitron은 기존 인터뷰 기반 방식보다 더 많은 잠재적 요구사항을 도출할 수 있다.
LLM의 체인 추론 기능을 활용하면 잠재적 요구사항을 정확하게 식별할 수 있다.
Elicitron은 초기 제품 개발 단계에서 비용 효율적이고 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있다.
Quotes
"LLM을 활용하면 자동화된 에이전트 시뮬레이션을 통해 다양한 사용자 관점을 반영할 수 있다."
"Elicitron은 기존 인터뷰 기반 방식보다 더 많은 잠재적 요구사항을 도출할 수 있다."
"LLM의 체인 추론 기능을 활용하면 잠재적 요구사항을 정확하게 식별할 수 있다."