LLM 확률적 특성을 분리한 Deterministic 아키텍처 설계로 시스템 신뢰성 확보

Your AI Isn't Broken. Your Architecture Is.

Abhijeet Hiwale2026년 6월 21일4분intermediate

AI 요약

Context

LLM의 Hallucination을 모델 성능 문제로 오인하여 Prompt Engineering에 의존하는 기존 접근 방식의 한계 분석. 확률적(Probabilistic) 생성 모델을 결정론적(Deterministic) 시스템처럼 활용함에 따라 발생하는 구조적 신뢰성 저하 문제 제기.

Technical Solution

LLM의 역할과 시스템 함수(Function)의 경계를 명확히 구분하는 Architecture Boundary 설계
의도 파악 및 자연어 생성과 같은 모호성 처리 영역에만 LLM을 배치하는 역할 최적화
데이터 쿼리 및 비즈니스 로직 집행 등 Ground Truth가 존재하는 영역을 Rule Engine 및 API 기반의 Deterministic Layer로 분리
LLM을 최종 실행자가 아닌, 적절한 함수를 호출하기 위한 Decision Maker로 활용하는 Tool-use 구조 채택
확률적 단계의 연쇄로 인한 신뢰도 급락을 방지하기 위한 Pipeline 단계별 책임 분리

실천 포인트

- 워크플로우 내 각 단계가 '판단(Judgment)'이 필요한 영역인지 '검증 가능한 정답(Verifiable Answer)'이 있는 영역인지 구분 - 정답이 존재하는 단계에서 LLM을 제거하고 API 호출이나 Rule Engine으로 대체 - LLM의 출력물을 직접 결과값으로 사용하지 않고, 시스템 액션을 트리거하는 레이블이나 스코어로만 활용 - 파이프라인의 전체 신뢰도를 계산하여 LLM 호출 횟수 최적화 검토

태그

#Deterministic Architecture #Function Calling #Pipeline Reliability #LLM #Hallucination

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