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Dev.toAI/ML
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Demo-grade RAG를 기업용 Governed Data Product로 전환하는 7가지 설계 전략
# Moving RAG From Demo to Production on Databricks: A Developer-Focused Checklist
AI 요약
Context
단순 LLM과 Vector Index 연결만으로 구성된 Demo RAG의 신뢰성 및 보안 한계 노출. 데이터 거버넌스 부재로 인한 할루시네이션 발생 및 사용자 권한 제어 불능 상태 해결 필요.
Technical Solution
- Narrow Use Case 설정을 통한 데이터 인덱싱 범위 최적화 및 측정 가능성 확보
- Metadata 기반 필터링 체계를 구축하여 최신성 유지 및 검색 품질 정교화
- Lakehouse 기반의 Governed Design을 적용하여 Retrieval 단계에서 User Permission 강제 집행
- Retrieval Quality와 Generation Quality를 분리 평가하는 구조를 통해 병목 지점 정밀 진단
- Groundedness 확보를 위해 컨텍스트 부족 시 응답을 거부하는 Stop-rule 로직 구현
- Feedback Loop 구축을 위한 Latency, Cost, Error Rate 기반의 전주기 Monitoring 체계 도입
실천 포인트
- [ ] Retrieval 단계에서 원본 데이터의 Access Control List(ACL)가 반영되었는가 - [ ] 최신성 및 소속 부서 구분을 위한 Metadata 필터링 로직이 포함되었는가 - [ ] 검색 실패 시 모델이 임의로 답변하지 않도록 제약 조건을 설정했는가 - [ ] Retrieval 성능과 LLM 생성 성능을 독립적으로 측정할 수 있는 평가 지표가 있는가