대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 이해와 사용자 의도 해결을 위한 혁신적인 도구로 등장하여 번역, 요약, 복잡한 워크플로우 오케스트레이션과 같은 작업을 가능하게 합니다. 이는 기존의 GUI 기반 사용자 인터페이스에서 직관적인 언어 우선 상호작용 패러다임으로의 전환을 의미합니다. 사용자는 수동으로 애플리케이션을 탐색하는 대신 자연어로 목표를 표현하여 LLM이 여러 애플리케이션에서 동적이고 상황에 맞는 방식으로 작업을 조정할 수 있습니다. 그러나 기존 구현은 클라우드 기반의 독점 모델에 의존하는 경우가 많아 프라이버시, 자율성, 확장성 측면에서 제한이 있습니다. 본 연구에서는 사용자 의도 해결을 지원하기 위해 여러 오픈 소스 및 공개 접근 LLM의 기능을 조사하고, OpenAI의 독점 GPT-4 기반 시스템과 비교 분석을 수행하여 다양한 사용자 의도에 대한 워크플로우 생성 성능을 평가합니다.
