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Dev.toAI/ML
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LLM 신뢰성 확보를 위한 Input/Output Guardrails 계층 설계
Guardrails in AI: Keeping LLMs Safe
AI 요약
Context
LLM의 Hallucination 및 예측 불가능한 응답으로 인한 시스템 불안정성 발생. 모델 자체의 지능 향상만으로는 실서비스 단계의 안전성과 제어 가능성을 보장하기 어려운 구조적 한계 존재.
Technical Solution
- User와 Model 사이에 Input Guardrails를 배치하여 Prompt Injection 차단 및 입력 구조 검증
- Model과 Final Response 사이에 Output Guardrails를 설계하여 응답 포맷 및 논리적 무결성 확인
- AI Agent의 Tool Call 전후 단계에 Guardrails를 중첩 배치하는 Layered Architecture 적용
- 생성된 Query의 필수 필터 포함 여부를 검증하는 Post-processing 로직을 통한 실행 안전성 확보
- 모델 내부 파라미터 수정이 아닌 외부 제어 레이어를 통한 행동 제어 방식 채택
실천 포인트
1. 사용자 입력 단계에서 유해 프롬프트 및 시스템 명령어 오버라이드 차단 로직 구현
2. 모델 응답의 JSON/Query 등 스키마 준수 여부를 검증하는 Validator 도입
3. Agent 시스템 설계 시 Tool 호출 전후로 독립적인 검증 단계 배치
4. 비즈니스 제약 조건이 응답 결과에 정확히 반영되었는지 확인하는 필터링 프로세스 구축