프롬프트 최적화를 위한 자동화 파이프라인 설계 경험을 공유합니다.
네이버의 NAVER ENGINEERING DAY 2026에서 발표된 내용으로, 입력 스펙이 자주 바뀌는 쇼핑 에이전트 답변 모델 개발 사례를 다룹니다. 변경된 스펙을 입력하면 결함 탐지와 프롬프트 최적화 및 SFT 학습 데이터 생성을 자동으로 수행하는 파이프라인이 설계되었습니다. 이를 통해 AI 서비스를 위한 스펙 기반 프롬프트 최적화를 도입하고자 하는 기획자 및 AI 엔지니어들을 위한 유용한 인사이트를 제공합니다.
This shares an automation pipeline design experience for prompt optimization.
The article presents insights from the NAVER ENGINEERING DAY 2026 regarding the development of a shopping agent response model, which frequently changes input specifications. An automation pipeline was designed to detect defects, optimize prompts, and generate SFT training data by simply changing the input specifications. This is particularly valuable for planners and AI engineers looking to implement specification-based prompt optimization for AI services.