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Dev.toAI/ML
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모델 교체 없는 Context 및 Workflow 최적화 통한 AI 시스템 안정성 확보
Our AI Rollout Stopped Feeling Random After We Fixed Context, Workflow, and Ownership
AI 요약
Context
프롬프트 튜닝과 모델 교체만으로는 해결되지 않는 AI 출력의 불확실성 발생. 데이터 소스의 파편화와 정의되지 않은 운영 프로세스로 인해 시스템 전반의 예측 가능성이 결여된 상태.
Technical Solution
- 데이터 소스 정제 및 Authoritative Sources 축소를 통한 Context Contract 설계
- 비즈니스 필드 명칭 통일 및 데이터 신선도(Freshness) 가시화를 통한 입력값 안정화
- AI 출력을 단독 기능이 아닌 워크플로우 내의 하나의 Node로 정의하여 후속 Action 체계 구축
- Read-only, Suggested Update, Authorized Change로 구분된 계층적 권한 모델(Ownership Layer) 도입
- 광범위한 플랫폼 구축 대신 입력-출력-소유권이 명확한 Narrow Scenario 중심의 단계적 확장 전략 채택
실천 포인트
- RAG 구축 시 데이터 양 확대보다 권한 있는 소스의 일관성 확보 여부 검토 - AI 생성물 이후의 확인 주체와 자동 반영 범위에 대한 Handoff Rule 정의 - 리스크 수준에 따른 AI 액션 권한 계층(Read/Suggest/Write) 분리 설계 - 범용 챗봇 형태보다 입력과 출력의 정의가 명확한 특정 Use-case 우선 구현