AI 앱을 구축하기 전 AI 모델 접근성을 평가하는 방법

AI 제품이 오랫동안 단순한 상태로 머무는 경우는 드뭅니다.

프로토타입은 하나의 모델과 하나의 프롬프트(Prompt)로 시작할 수 있습니다. 하지만 제품이 실제 애플리케이션이 되면 요구사항이 변합니다. 챗봇(Chatbot)은 빠른 응답이 필요합니다. RAG 앱은 검색된 문서에 대해 더 강력한 추론(Reasoning) 능력이 필요합니다. AI 에이전트(AI Agent)는 계획(Planning), 도구 사용(Tool use), 그리고 구조화된 출력(Structured output)이 필요합니다. 자동화 워크플로(Automation workflow)는 많은 작은 작업들에 걸쳐 반복 가능한 텍스트 생성 능력이 필요할 수 있습니다.

이것이 바로 개발자들이 하나의 모델을 중심으로 너무 많은 애플리케이션 로직을 구축하기 전에 AI 모델 접근성(AI model access)을 평가해야 하는 이유입니다.

이 기사는 프로덕션 앱, 에이전트, RAG 시스템, 챗봇 및 자동화 워크플로를 위한 AI 모델 접근성에 대해 생각하는 실질적인 방법을 설명합니다.

너무 일찍 하나의 모델을 선택할 때 발생하는 문제

흔히 하는 실수는 시작 단계에서 하나의 모델을 선택하고 제품 전체를 그 모델을 중심으로 구축하는 것입니다.

데모용으로는 작동할 수 있지만, 실제 제품은 보통 각기 다른 위치에서 서로 다른 모델 동작을 필요로 합니다.

예를 들어:

• 고객 지원 챗봇은 속도와 안정적인 어조가 필요할 수 있습니다.
• RAG 시스템은 긴 컨텍스트(Long context)에 대한 더 강력한 추론 능력이 필요할 수 있습니다.
• AI 에이전트는 더 나은 지시 이행(Instruction following) 능력이 필요할 수 있습니다.
• 코딩 어시스턴트는 더 강력한 프로그래밍 능력이 필요할 수 있습니다.
• 자동화 워크플로는 예측 가능한 구조화된 출력이 필요할 수 있습니다.
• 다국어 앱은 더 나은 언어 커버리지가 필요할 수 있습니다.

이것들은 서로 다른 워크로드(Workload)입니다. 이들은 항상 동일한 프롬프트, 동일한 모델, 또는 동일한 성공 지표로 평가되어서는 안 됩니다.

모델 이름이 아닌 워크플로에서 시작하기

"어떤 모델이 가장 좋은가?"라고 묻는 대신, 더 나은 질문을 던지세요:

"이 워크플로는 무엇을 수행해야 하는가?"

간단한 워크플로 맵은 다음과 같을 수 있습니다:

text
support_chat        -> fast answers and stable tone
...