22μs의 P50 지연시간으로 LLM 출력의 6차원 결정론적 검증 구현

Context

Patronus AI의 기존 Hallucination 및 Semantic 분석 중심 평가 방식은 JSON 스키마 위반이나 Latency 초과와 같은 구조적 실패 감지에 한계 노출. LLM 출력의 정량적 신뢰성을 보장하기 위한 결정론적 Verification Layer의 부재로 인한 UX 저하 및 비용 관리의 어려움 발생.

Technical Solution

• Patronus AI 프레임워크와 Correctover SDK를 연결하는 Adapter 구조의 correctover-patronus 설계
• 87개의 결정론적 규칙을 통한 Structure, Schema, Identity, Integrity, Latency, Cost의 6차원 검증 체계 구축
• 외부 API 호출을 배제한 Local Execution 방식을 통해 네트워크 지연을 제거한 초저지연 검증 로직 구현
• Input, Output, 적용 규칙, 판정 결과를 결합한 Proof Hash 생성을 통해 검증 과정의 투명성과 재현성 확보
• SDK 사이즈를 586KB로 경량화하여 인프라 오버헤드를 최소화한 고효율 검증 파이프라인 구성

Impact

• P50 Verification Latency 22μs 달성으로 실시간 검증 가능
• SDK 크기 586KB의 경량 설계를 통한 빠른 배포 및 실행 환경 구축
• 87개의 Self-healing 규칙 적용을 통한 체계적인 출력 품질 제어

Key Takeaway

확률적 모델(LLM)의 결과물을 신뢰하기 위해서는 확률적 평가(Evaluation)가 아닌 결정론적 검증(Verification) 계층을 아키텍처에 분리하여 배치하는 설계 전략이 필수적임.