프롬프트 엔지니어링은 그저 프로그래밍일 뿐입니다.

AI Needs Its MVC Moment | DSPy.rb

작성자
Ruby AI News
발행일
2025년 12월 23일

핵심 요약

  • 1 프롬프트 엔지니어링을 특별한 분야가 아닌 일반 프로그래밍으로 다루어 기존 소프트웨어 공학 원칙을 적용해야 합니다.
  • 2 타입 시스템, 테스트, 추적 가능성 등 검증된 공학적 접근 방식이 LLM 개발의 복잡성을 관리하고 신뢰성을 높이는 핵심입니다.
  • 3 DSPy.rb와 같은 프레임워크는 LLM과의 계약(Signature)을 정의하고 자동 최적화, 행동 기반 테스트를 가능하게 하여 체계적인 AI 개발을 지원합니다.

도입

프롬프트 엔지니어링은 종종 별도의 전문 분야로 간주되어 왔으나, 이는 LLM 기반 시스템에서 오류 발생 시 문제 진단 및 해결을 어렵게 하는 원인이 됩니다. 본 글은 프롬프트 엔지니어링을 일반 프로그래밍으로 인식하고, 기존 소프트웨어 공학의 원칙과 도구를 적용하는 것이 신뢰성 있는 AI 시스템 구축의 핵심임을 강조합니다. 이러한 접근 방식은 LLM 개발의 복잡성을 효과적으로 관리하고 예측 가능한 결과를 도출하는 데 필수적입니다.

프롬프트 엔지니어링을 특별한 분야로 취급하는 것은 LLM 시스템의 오류 진단과 해결을 어렵게 합니다. 웹 개발이 Rails를 통해 표준화된 것처럼, LLM 개발도 기존 소프트웨어 공학 원칙을 적용해야 합니다. LLM의 신규성 때문에 새로운 규칙을 고집하기보다, 타입 시스템, 테스트, 관측 가능성 등 검증된 공학적 접근이 필수적입니다. 사용자에게 부담을 전가하는 챗봇을 넘어, 안정적인 반복 가능한 추론 시스템으로 나아가야 합니다.

체계적인 LLM 개발

  • 계약 기반: DSPy::Signature로 LLM과의 입력/출력 계약을 정의하여 타입 시스템처럼 오류를 사전 감지합니다.

  • 프롬프트는 구현 상세: 프롬프트는 자동 최적화 및 모델 교체가 용이한 구현 상세가 되며, 행동 기반 테스트가 가능해집니다.

LLM 개발의 당면 과제 및 해결책

현재 LLM 개발은 오류 재현 및 추적 불가, 추론 과정의 관측 불가능성, 비체계적인 평가 등의 문제에 직면해 있습니다. 이는 전통 소프트웨어에서 이미 해결된 과제들입니다. 표준화된 패턴, 계약 정의, 모듈화를 통해 툴링의 도움을 받아 신속한 문제 추적이 가능하며, 평가는 CI/CD의 일부가 되어 배포 전 회귀를 방지해야 합니다. DSPy.rb는 이러한 원칙을 Ruby 환경에서 구현한 오픈소스 프레임워크입니다.

결론

LLM 코드를 실제 소프트웨어처럼 취급하는 것은 개발 프로세스에 근본적인 변화를 가져옵니다. 디버깅 세션은 단축되고, '내 컴퓨터에서는 작동하는데'와 같은 문제는 사라지며, 모호한 '느낌' 대신 실제 측정 가능한 지표를 기반으로 개발이 이루어집니다. 팀에서 관리하는 분류기나 추출기 하나를 Signature로 정의하고, 평가 지표를 추가하며, 추적 기능을 활성화하여 배포하는 것만으로도 이러한 변화를 직접 경험할 수 있습니다. 이는 LLM 개발의 성숙도를 높이고, 더욱 안정적이고 예측 가능한 AI 시스템을 구축하는 데 기여할 것입니다.

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