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Dev.toAI/ML
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API 호출을 넘어 Eval-driven AI 시스템 설계로의 전환
The AI Engineer Illusion: Why Calling LLM APIs Is Not Enough
AI 요약
Context
전통적 소프트웨어 공학의 결정론적 시스템 모델을 LLM API 기반의 비결정론적 시스템에 그대로 적용하며 발생하는 신뢰성 한계 분석. 단순 RAG 파이프라인 구축만으로는 프로덕션 환경의 Drift와 Latency, Cost 문제를 해결하기 어려운 구조적 제약 존재.
Technical Solution
- Deterministic Logic과 AI Reasoning의 분리 설계를 통한 시스템 안정성 확보
- AI Playground 기반의 실험실 환경 구축을 통한 Chunking 전략 및 Retrieval 최적화 검증
- Hybrid Retrieval(Semantic Search + BM25) 및 RRF(Reciprocal Rank Fusion) 도입으로 검색 정밀도 향상
- Model Routing 설계를 통해 작업 복잡도에 따른 모델 선택으로 Latency와 Cost 최적화
- 단순 Unit Test를 대체하는 지속적 Evaluation Pipeline 및 Observability 체계 구축
- Agent Orchestration 과정에서의 Memory Corruption 및 Tool Usage 제어를 위한 행동 제어 로직 설계
실천 포인트
- LLM 도입 전 AI 미사용 시의 최적 대안(Deterministic logic) 검토 여부 확인 - 단순 API Wrapper를 넘어선 고유의 Eval Dataset 및 평가 지표 수립 여부 점검 - 다양한 Chunking 전략과 Embedding 모델에 대한 A/B 테스트 수행 여부 검토 - 프로덕션 트래픽 규모에 따른 Token Cost 및 Latency 임계치 설정 및 모니터링 체계 구축