Non-deterministic LLM을 제어하는 Versioning 및 Guardrail 기반 LLMOps 파이프라인 설계

Context

결정론적 결과물을 생성하는 전통적 DevOps/MLOps와 달리 LLM은 입력값이 동일해도 출력이 변하는 Non-deterministic 특성을 보유함. 기존의 Binary Testing 방식으로는 품질 보증이 불가능하며 Token 기반의 가변적 비용 구조로 인한 운영 리스크가 존재함.

Technical Solution

• Prompt Versioning 도입을 통한 Prompt를 Artifact로 취급하여 Git 기반으로 관리하는 Reproducibility 확보 구조 설계
• Semantic Evaluation 프레임워크 구축을 통한 정답 일치 여부가 아닌 Similarity Score 0.85 기준의 통계적 품질 검증 체계 마련
• Canary 및 Blue-Green Deployment 전략을 통한 비결정적 출력물에 대한 점진적 트래픽 전환 및 리스크 최소화
• OpenTelemetry 기반의 Trace 및 Token Usage 모니터링을 통한 실시간 비용 추적과 성능 가시성 확보
• Guardrail 및 Fallback Chain 설계를 통한 Forbidden Word 필터링 및 Primary 모델 장애 시 Secondary 모델로의 자동 전환 구조 구현
• Human-in-the-Loop 워크플로우 설계를 통한 Confidence Score 0.8 미만 결과물에 대한 인간 검수 큐 할당 로직 적용