AI 시스템 설계 (불확실한 AI를 운영 가능한 시스템으로 만드는 구조와 원칙)

LLM을 호출하고 RAG와 에이전트를 구현하는 것만으로 AI 시스템이 완성되지는 않습니다.
실제 운영에서는 예측하기 어려운 입력과 출력, 반복되는 실패, 평가와 통제처럼 모델 밖의 문제까지 함께 설계해야 합니다.

이 책을 통해 데모와 운영 사이의 간극이 왜 발생하는지 이해하고, 사람이 대신하던 통제와 판단을 하네스라는 반복 가능한 시스템 구조로 옮기는 방법을 익힐 수 있습니다. 입력부터 운영까지 실패 지점을 나눠 진단하고, RAG와 에이전트를 기능이 아닌 아키텍처로 바라보며, 평가 데이터·가드레일·관측 가능성을 연결해 AI를 평가하고 개선할 수 있는 구조를 설계합니다. 좋은 모델을 선택하는 데서 한 걸음 더 나아가, 모델과 환경이 바뀌어도 다시 검증하고 개선할 수 있는 AI 시스템 설계 역량을 갖추게 됩니다.