AI Supervision 10. RAG 아키텍처의 완성: LLM 서비스와 AI Supervision의 완벽한 결합
- TecAce Software
- 3 days ago
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"RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구축했는데, 중간에 평가 도구를 어디에 끼워 넣어야 할까요?"
"Vector DB에서 가져온 문서와 실제 답변을 어떻게 매칭해서 평가하나요?"
LLM 서비스 개발의 마지막 퍼즐은 '아키텍처(Architecture)'입니다. 단순히 LLM API를 호출하는 것을 넘어, 문서를 검색하고(Retrieve), 답변을 생성하고(Generate), 이를 검증하는(Evaluate) 파이프라인이 매끄럽게 연결되어야 합니다.
이번 마지막 글에서는 RAG 기반 서비스 아키텍처 속에 AI Supervision을 어떻게 배치하고 연동해야 하는지 실전 청사진(Blueprint)을 제시합니다.
1. RAG 파이프라인과 평가의 연결 고리
RAG 시스템의 핵심은 질문(Query) + 참고 문서(Context) → 답변(Answer)의 흐름입니다. AI Supervision은 이 흐름의 중간 혹은 끝단에 위치하여 데이터를 수집합니다.
수집 포인트: 사용자의 질문이 들어오고, Vector DB에서 관련 문서를 찾은 직후, 그리고 LLM이 답변을 생성한 직후입니다.
핵심 역할: 단순히 답변만 보는 것이 아니라, '검색된 문서(Context)'를 함께 수집하는 것이 중요합니다. 그래야 AI가 문서를 보고 제대로 답변했는지(Faithfulness)를 판단할 수 있기 때문입니다.
2. 아키텍처 구성도 (Architecture Diagram)
여러분의 서비스 아키텍처에 AI Supervision은 다음과 같이 통합됩니다.
App Server: 사용자의 입력을 받고 Vector DB를 조회합니다.
SDK/API Hook: LLM에게 프롬프트를 보내기 전후에 AI Supervision SDK가 개입합니다.
Pre-generation: 프롬프트 인젝션이나 PII(개인정보)를 탐지하여 차단합니다.
Post-generation: 생성된 답변과 Context를 AI Supervision 서버로 비동기 전송합니다.
AI Supervision Platform: 전송받은 데이터를 기반으로 환각 검사, 정확도 평가를 수행하고 대시보드에 결과를 시각화합니다.
3. 선순환 구조의 완성 (The Feedback Loop)
이 아키텍처의 진정한 가치는 '지속적인 개선'에 있습니다.
운영(Ops) → 개발(Dev): 운영 중 수집된 '나쁜 답변(Bad Cases)'은 클릭 한 번으로 다시 개발팀의 TestSet으로 등록됩니다.
재평가 및 배포: 개발팀은 이 데이터를 바탕으로 프롬프트를 수정하고, 다시 평가(Regression Test)를 거쳐 안전하게 배포합니다.
결론: 신뢰할 수 있는 AI 서비스의 시작
이제 여러분은 AI Supervision을 도입해야 하는 이유부터, 보안 전략, 테스트 자동화, 그리고 아키텍처 설계까지 모두 살펴보았습니다.
AI 서비스의 성공은 '얼마나 똑똑한 모델을 쓰느냐'가 아니라, '얼마나 잘 통제하고 검증하느냐'에 달려 있습니다. 지금 바로 AI Supervision과 함께 여러분의 AI 아키텍처를 완성하세요.
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