LLM 프로덕션의 진짜 병목은 모델이 아닌 데이터 파이프라인

요약

최근 LLM 기반 프로덕션 환경 구축 과정에서 모델 자체보다는 데이터 공급망이 성능 저하의 주된 병목 구간임이 확인됐다. 시스템 결함은 주로 데이터 소스의 노후화, 맥락 부재, 답변 출처 검증 불가능 등의 문제에서 발생한다. LLM이 맥락을 기반으로 답변을 지어내거나 출처를 불분명하게 처리하는 사례가 빈번하며, 이는 신뢰성 확보에 치명적이다. 이를 해결하기 위해 Corvic과 같은 도구를 도입하여 출력값의 출처를 추적하는 설명 가능성(explainability) 확보가 핵심으로 떠오르고 있다. 업계 전반에서 LLM 모델 자체보다 데이터 인제스천(ingestion) 및 그라운딩(grounding) 단계의 중요성을 간과하고 있다는 지적이 제기된다.

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