AI 시스템의 운영 가이드
요약
AI 시스템을 실제 운영 환경(Production)에 적용하기 위한 종합 가이드입니다. RAG 품질 측정, 관측성(Observability), 보안, MLOps/LLMOps 및 파인튜닝까지 AI 아키텍처 구축의 핵심 단계를 다룹니다.
핵심 포인트
- RAG 답변 품질을 자동 측정하기 위한 Evals 방법론
- Langfuse를 활용한 RAG 및 에이전트 트레이싱(Trace)
- 프롬프트 인젝션 방지 및 가드레일 보안 대책
- CI/CD 파이프라인을 통한 LLMOps 구축
- LoRA를 이용한 모델 파인튜닝 기법
Chapters
Chapter 01
서론 — 운영(Production)이란 무엇인가
Chapter 02
Evals — RAG의 답변 품질을 자동 측정하기
Chapter 03
Observability — Langfuse v4로 RAG·Agent를 트레이스(Trace)하기
Chapter 04
Security — 가드레일(Guardrail)·프롬프트 인젝션(Prompt Injection) 대책
Chapter 05
MLOps / LLMOps — CI/CD 파이프라인으로 품질을 지속적으로 보호하기
Chapter 06
Fine-tuning — LoRA로 모델을 자사 데이터에 특화시키기
Chapter 07
요약 — AI 아키텍트로서 다음 단계로
Author
Hiroki Kameyama
Software Engineer
Topics
AI
Python
MLOps
llm
Langfuse
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공개
: NEW 2026/06/27
글자 수
: 약 86,025자
가격
: 0엔
포스트
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