AI Loop 생존율을 높이는 Input Pipeline 최적화 및 데이터 기반 프롬프트 튜닝 전략

Context

단순 AI 루프 구현 후 입력 데이터 고갈 및 과도한 프롬프트 최적화로 인한 시스템 이탈 발생. 기술적 결함보다 Input Pipeline의 부재와 불안정한 피드백 루프가 전체 시스템의 지속 가능성을 저해하는 핵심 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

• Input Gap 해소를 위한 배치 입력(Batch Input) 구조 설계로 운영자 의존도 최소화
• 초기 10회 실행 데이터 수집 후 패턴 분석을 통한 통계적 Prompt Tuning 적용
• 일회성 Hallucination 제거를 위해 70% 이상의 발생 빈도를 가진 문제만 수정하는 필터링 로직 도입
• AI-Write $\to$ Human-Review $\to$ Publish 단계의 Human-in-the-loop 구조를 통한 시스템 신뢰도 확보
• 고정된 Input/Output Format 정의를 통한 인터페이스 표준화 및 에러 가시성 확보
• 실제 수동 수행 시간이 15분 이상인 반복 태스크 중심의 Use Case 선정으로 실질적 유틸리티 확보