70%의 Multi-model 환경, 확률적 제어를 넘어선 Deterministic Governance 체계 필요

Context

LLM 도입 규모 확대로 인한 Model Churn 가속화로 인해 모델 교체 시마다 동작의 일관성이 깨지는 Behavior Change 문제 발생. System Prompt에 의존한 제약 조건 설정은 입력 토큰의 69%를 점유하며 성능 임계치에 도달한 상태임.

Technical Solution

• 모델 개별 특성에 의존하지 않는 Model-agnostic Enforcement Layer 설계로 일관된 제약 조건 강제
• Probabilistic한 프롬프트 기반 제어에서 벗어나 Deterministic한 제약 조건 집행 구조로 전환
• 단순 텍스트 기반 Context 주입 방식에서 벗어나 Scope와 Type이 정의된 Structured Context 도입
• Generation 단계 이전 단계에서 제약 사항을 검증하는 Pre-generation Enforcement 로직 구현
• Observability의 사후 탐지 한계를 극복하기 위한 사전 방지 중심의 Governance Infrastructure 구축
• Prompt Caching 최적화를 위한 구조적 제약 조건 설계로 지연 시간 및 비용 절감 도모