초기 개발의 실험실에서 우리는 종종 데모 트랩에 취약해지곤 합니다. 이는 최소 기능 제품(MVP) 완벽하게 작동하는 이유는 '황금 표본'(golden examples)으로 테스트되기 때문입니다. 즉, 언어 모델의 내부 가중치와 검색된 컨텍스트가 드문 기적적인 일치를 이루는 쿼리들에 대해 테스트되기 때문입니다.
성공 분포: 좁은 성공 점프 대비 광범위한 실패 현실
MVP에서 사용 가능한 시스템으로 전환하려면, 우리는 단단한 진실을 받아들이야 합니다: RAG는 챗봇이 더 똑똑해 보이게 하는 속임수는 아닙니다. 이는 비결정론적 언어 모델을 외부 지식원과 책임감 있고 예측 가능한 방식으로 연결하기 위한 엄격한 아키텍처 설계 접근법입니다. 신뢰할 수 있는 시스템은 완벽한 PDF 요약 능력이 아니라, 스캔 문서의 엔트로피, 충돌하는 조항, 그리고 실제 세계 질문의 복잡한 장미다리 처리 능력을 통해 그 가치를 입증합니다.
공학적 책임
- 주요 원천: 검색 파이프라인을 진실의 주요 원천으로 간주하고, 언어 모델은 보조 처리기로 여겨야 합니다.
- 통계적 검증: 일화적 검증(한 번만 작동했으니까!)에서 수천 가지 극단적 사례에 대한 통계적 검증으로 전환하세요.
- 예외 처리 능력: 증거 부재 상황을 고려해 설계하세요. '내가 모르겠다'라고 말하는 시스템은 '홀루시네이션된' 가중치에 기반해 추측하는 시스템보다 무한히 더 가치 있습니다.