ProfiLLM은 플랫폼 규모 행동 로그에서 LLM을 의미적 특성 추출기로 활용해 산업용 차량 호출 배차를 개선하는 에이전트형 데이터 파이프라인이다. 운영 매칭은 여전히 구조화 수치 특성이 지배하지만, 특정 지역 기피 같은 결정적 행동 신호는 맥락적이어서 LLM 생성 사용자 프로파일로 자연스럽게 표현된다. 하지만 일 수백만 주문 규모에서는 로그가 LLM 문맥창을 압도하고, 대다수가 상호작용이 적은 롱테일 사용자이며, 표면상 유창한 프로파일이 예측 효용을 보장하지 않는 세 제약이 함께 걸린다. ProfiLLM은 (1) 27개 분석 도구로 플랫폼 데이터를 채굴해 재사용 가능한 전역 지식·적응형 군집 규칙·지역 수급 사전확률을 만드는 모듈과 (2) 군집별 후보 프로파일을 생성·경량 효용 프록시로 평가·반복 정제하고 DPO 파인튜닝용 선호쌍을 구성하는 모듈로 이를 해결한다. DiDi 운영 배차기에 배포돼 결과 예측 AUC 최대 +6.14%, 배차 시뮬레이션 GMV 최대 +4.35%, 14일 온라인 A/B에서 GMV +0.47%·완료율 +0.33%·수락 전 취소 -0.82%를 기록했다.

• •LLM을 행동 로그 의미 특성 추출기로 활용한 차량 호출 배차 파이프라인 ProfiLLM
• •27개 분석 도구 기반 전역 지식 채굴과 효용 정렬 프로파일 탐색(DPO) 두 모듈
• •문맥창 초과·롱테일 사용자·효용 불일치 세 제약을 함께 해결
• •DiDi 배포 결과 AUC +6.14%, 시뮬레이션 GMV +4.35%, 14일 A/B에서 GMV +0.47%