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Dev.toAI/ML
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AgentControl을 통한 RAG 파이프라인의 Runtime Configuration 및 변경 제어 체계 구축
AI Pipeline: Preventing Drift in Production Systems
AI 요약
Context
코드에 내재된 정적 설정으로 인한 RAG 시스템의 점진적 성능 저하 및 드리프트 발생. 운영 중 리트리벌 설정이나 프롬프트 변경 시 영향도 파악이 어렵고 롤백이 불가능한 구조적 한계 직면.
Technical Solution
- 모델 선택, 프롬프트, 리트리벌 파라미터를 코드와 분리하여 외부화한 AgentControl Config 구조 설계
- Retrieval Depth 및 Reranker 설정을 런타임에 변경 가능한 가변 요소로 정의하여 재배포 없는 즉각적인 스위칭 구현
- Percentage Rollout 기반의 단계적 노출을 통해 특정 사용자 세그먼트에만 변경 사항을 적용하는 A/B 테스팅 체계 구축
- Online Evaluation 게이트를 배치하여 Grounding Accuracy 및 Latency 임계치 미달 시 자동 롤백하는 안정성 확보
- 모델-프롬프트-파라미터를 원자적 단위로 묶어 버전 관리함으로써 변경 이력 추적 및 Regression 분석 가능 구조 채택
실천 포인트
- 리트리벌 파라미터(top-k, graph hops)를 하드코딩하지 않고 외부 설정 파일로 관리하는가? - 프롬프트 변경 시 영향도를 측정할 수 있는 Online Evaluation 지표가 정의되어 있는가? - 전체 배포 전 특정 트래픽 비율에만 적용 가능한 Percentage Rollout 메커니즘이 구현되어 있는가? - 성능 저하 감지 시 즉각적으로 이전 버전으로 회귀 가능한 Instant Rollback 체계가 존재하는가?