LLM 개발 실무: 결정론적 로직과 LLM 추론을 분리하는 하이브리드 설계

요약

최근 LLM을 공학적 워크플로우에 적용할 때 AI는 데이터의 불일치를 파악하는 데는 탁월하지만 최종 결정은 인간의 영역이어야 한다는 의견이 제시되었다. 결정론적 과정인 BASTIDORES 단계에서는 PDF 데이터 추출, 단위 정규화, Python 기반의 수치 공식 계산 및 건전성 검사(Sanity checks)를 수행해야 한다. CHAT 단계에서는 전제 조건 감사, 규범적 공백 식별, 불일치 분류 등 개념적인 작업을 LLM이 담당하여 엔지니어가 판단해야 할 결정 리스트를 준비한다. 최종적으로 HITL(Human-In-The-Loop) 단계에서 엔지니어가 전제 조건과 방법론을 검증하고 최종 서명을 하는 구조가 권장된다. 즉, LLM을 분석 보조 도구로 활용하되 공학적 결과에 대한 책임은 전문가가 져야 한다는 것이 핵심이다.

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