재료 데이터 정제, 구조 생성, 오류 분류, 예외 처리처럼 규칙화 가능한 부분과, 애매한 판단이 필요한 부분을 먼저 분리해 보시는 것이 좋습니다. LLM은 후보 선택, 예외 분류, 파라미터 추천처럼 좁은 역할만 맡기고, 그 결과는 룰 기반 검증기로 다시 점검하는 구성을 권합니다.
작은 실험으로는 한 개의 기존 파이프라인을 고쳐서, LLM이 개입하는 지점을 1~2개로 제한해 보십시오. 그 뒤 성공률, 재현성, 수동 개입 시간, 실패 시 복구 용이성을 비교하면 이 패턴의 가치가 드러납니다.