Braintrust 도입을 통한 월 1.5시간 엔지니어링 공수 절감 및 LLM Regression 방지

Context

LLM 기반 기능의 프로덕션 배포 시 발생하는 품질 저하 및 Regression 추적의 어려움 존재. 단순 Trace 수집을 넘어 CI 단계의 자동화된 Evaluation과 Human Review Queue를 통한 품질 관리 체계 필요성 대두.

Technical Solution

• CI/CD 파이프라인 내 Eval Harness를 통합하여 배포 전 자동 점수 산출 구조 설계
• Golden Dataset의 버전 관리를 통한 벤치마크 일관성 유지 및 성능 회귀 측정
• Human Review Queue 도입을 통한 정성적 평가의 정량화 및 학습 데이터 피드백 루프 구축
• Trace Volume 증가에 따른 Flat-fee 과금 모델 선택으로 비용 예측 가능성 확보
• LangChain 스택 의존도를 낮춘 SDK 기반의 매뉴얼 Instrumentation 전략 채택
• Prompt Playground를 활용한 프롬프트 변경 사항의 즉각적인 영향도 분석 수행