6월 6일 금요일, 70회 현충일을 맞아 오전 10시부터 1분간 묵념 사이렌이 울린다고 합니다 🙏

📌 LLM 애플리케이션이 단순 API 호출로 끝나지 않는 이유

안녕하세요, BQ개발자입니다.

ChatGPT가 나온 지 2년. 이제 누구나 API 키 하나로 AI 서비스를 만들 수 있는 시대가 됐습니다.
실제로 제 주변에서 개발자가 아닌데도 커서랑 뚝딱 앱 만드시는 분들도 계시구요.
그런데 왜 대부분의 LLM 프로젝트는 PoC에서 프로덕션으로 넘어가지 못할까요?

당분간 LLM 어플리케이션 만들때 고려해야 할 요소들에 대한 컨텐츠를 작성하려고 합니다!
이제 진짜 LLM 활용에 대해 본격적으로 대비해야하는 시대니까, 같이 공부하면서 알아보시죠
오늘은 서론 느낌으로 한번 톺아보겠습니다.

🤔 "그냥 API 호출하면 되는 거 아니야?"

처음 LLM을 접한 개발자들이 가장 많이 하는 착각입니다.
실제로 데모 만들기는 정말 쉽죠. API 키 받아서 프롬프트 넣고 응답 받으면 끝.
하지만 실제 서비스로 만들려는 순간, 예상치 못한 복잡성의 늪에 빠지게 됩니다.

1️⃣ 같은 질문, 다른 대답의 함정
가장 먼저 맞닥뜨리는 문제는 일관성입니다.
"우리 회사 휴가 정책 알려줘"라는 같은 질문에 LLM이 매번 다른 답변을 합니다.
어떤 날은 친절하게, 어떤 날은 간단하게, 심지어 어떤 날은 틀린 정보를 섞어서 답하기도 합니다.
이게 창의적 글쓰기라면 장점이겠지만, 기업 서비스에서는 치명적입니다.
고객이 같은 질문을 했는데 매번 다른 답변을 받는다면? 신뢰도는 바닥을 치게 됩니다.

2️⃣ 비용 폭탄과 속도 지옥
개발 환경에서는 문제없던 서비스가 실제 사용자 100명만 들어와도 무너지기 시작합니다.
GPT-4 한 번 호출에 수백 원, 복잡한 대화가 오가면 사용자당 수천 원의 비용이 발생합니다.
속도는 또 어떤가요? 사용자가 질문하고 10초를 기다려야 답변이 온다면?
아무리 정확한 답변이라도 사용자는 떠나갑니다. 하지만 빠른 모델을 쓰면 품질이 떨어지는 딜레마에 빠집니다.

3️⃣"어제 우리가 얘기한 거 기억 안 나?"
LLM은 본질적으로 건망증 환자입니다. 매 대화마다 백지 상태에서 시작합니다.
사용자가 "아까 말한 그 제품 가격이 얼마였지?"라고 물으면 뭐라고 답해야 할까요?
대화 히스토리를 매번 전부 보내면? 토큰 비용이 기하급수적으로 증가합니다.
중요한 것만 요약해서 보내면? 맥락을 놓쳐 엉뚱한 대답을 합니다.

4️⃣ 회사 문서는 어떻게 가르치지?
LLM이 아무리 똑똑해도 우리 회사의 내부 규정이나 제품 정보는 모릅니다.
학습 데이터에 없었으니까요. 그래서 RAG를 쓴다고 하죠
문서 100개를 벡터 DB에 넣었는데, "연차 사용 규정"을 물으면 "병가 규정"을 참조해서 답변합니다.
벡터 유사도만 믿었다가는 저는 분명 큰코 다칠거라고 생각해요. 게다가 PDF 표나 이미지 안의 정보는 제대로 추출조차 안 되는...

5️⃣ 위험한 답변의 법적 책임
"이 약 먹어도 되나요?"라는 질문에 LLM이 잘못된 의료 조언을 했다면?
"투자하기 좋은 주식 추천해줘"에 구체적인 종목을 추천했다면?
필터링 없는 LLM은 시한폭탄입니다.
하지만 너무 보수적으로 필터링하면 "죄송합니다, 답변할 수 없습니다"만 반복하는 쓸모없는 봇이 되버리죠

✍️ 단순함 뒤에 숨은 12개의 층
제가 경험한 바로는, 프로덕션 레벨 LLM 애플리케이션은 최소 12개 이상의 복잡한 레이어로 구성됩니다.
각 레이어는 서로 맞물려 있고, 하나를 최적화하면 다른 하나가 망가지는 트레이드오프의 연속입니다.

Safety → Consistency → Performance → Cost → Memory → Knowledge

이 모든 것이 조화롭게 작동해야 비로소 "그냥 작동하는" 서비스가 됩니다.

앞으로 연재할 시리즈에서는 이 각각의 레이어가 왜 필요한지, 어떻게 구현하는지,
무엇을 조심해야 하는지 하나씩 파헤쳐볼 예정입니다.
LLM API 호출은 시작일 뿐이라는거!!!

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#BQ개발자 #LLM애플리케이션 #AIEngineering #프로덕션레벨

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📌 $LOUD 현황

진짜 그냥 라우드하기만했다...

탑 야퍼들은 $SOL로 수수료 받으니 이득이긴한데

그 플라위휠인가뭔가가 탑 야퍼 보상주고 끝나는것같은데 이게 맞는거죠?

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#LOUD #라우드

📌 $MKR 근황 및 현재 소각 상태

📱 (25.03.13) MKR 매수했음 오랜만에 살펴보는 MKR쪽 현황 + 소각 상황

📱 (25.03.19) 왜 난 $MKR를 구매하였을까

📱 (25.05.02) 헀쪠!! 최근 3개월 상승률 1위 $MKR 등극- 토큰노믹스 분석이 유의미한 이유

메이커는 신이야!

여전히 소각은 꾸준히 이루어지고 있고

가격은 1100~1300$에서 어느새 1800$대.

이더리움이 쏴주기시작하면 또 더 갈텐데

여튼 소각은 저거 선이 보라색 선 밑으로 내려오기전까지는 계속되고 있기에 참 좋다

소각 실시되고부터 산사람들은 그냥 지금 가격에서 40% 떨어져도 본전인상태.

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#MKR #SKY #메이커다오 #스카이 #소각

: : [이슈] 스팀 말고 앱스트랙트에 배포하라
작성자: 재원

- 앱스트랙트는 약 200만 명의 크립토 네이티브 게이머한테 인디 타이틀을 즉시 노출시키며, 스팀·앱스토어 심사 병목을 제거한다.

- 포탈내 AGW(Abstract Global Wallet) 및 XP, 뱃지, 업보트(upvote), 스트리밍 기능들을 통해 초기 유저들을 확보할 수 있도록 지원하고, 내장된 마켓플레이스를 통해 유동성 이탈을 방지한다.

- NFT 판매·로열티·네트워크 수익 공유 메커니즘·Builder-in-Residence 프로그램을 통해 인디 게임 개발자들의 수익을 극대화한다.

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📌 LLM 어플리케이션 1편: 세이프티 필터

안녕하세요, BQ개발자입니다.

앞서 말씀드린 LLM 애플리케이션 핵심 개념 시리즈, 오늘부터 시작합니다. 첫 번째는 세이프티 필터입니다.

📱LLM 애플리케이션이 단순 API 호출로 끝나지 않는 이유

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🤔 "API 호출하고 필터 추가하면 끝 아닌가?"

많은 개발자들이 LLM 앱을 이렇게 생각합니다:

사용자 입력 → LLM API 호출 → 나쁜 내용 필터링 → 결과 출력

실제로 데모 만들기는 정말 쉽죠. ChatGPT API 키 받아서 "폭탄", "마약" 같은 키워드만 차단하면 된다고 생각하거든요.

하지만 실제 서비스로 만드는 순간, 이게 첫 번째이자 가장 복잡한 벽이 될 수 있습니다.


⚖️ 제로섬 게임의 잔혹한 현실 (안전 vs 유용성)

세이프티 필터의 진짜 문제는 안전과 유용성이 정반대로 움직인다는 점입니다.

그거에 더해서 더 큰 문제는 "무엇이 나쁜가"를 정의하는 게 기술적 문제가 아니라는 점입니다.

"칼 사용법"을 물어봤다고 가정해보세요. 요리에도 쓰이지만 위험하기도 하죠. 차단해야 할까요, 허용해야 할까요? "약품 정보"는? "정치적 견해"는?

더 복잡한 건, 같은 질문이라도 상황에 따라 달라진다는 점입니다. 의대생이 묻는 "해부학 정보"와 일반인이 묻는 건 다르게 처리해야 할까요? 어떻게 구분할 건가요?

실제로 AI 챗봇 서비스들이 망하는 가장 흔한 패턴이 이겁니다:

너무 엄격하게 → 사용자들이 "대화가 계속 끊어진다"며 떠남
너무 느슨하게 → 몇 시간 만에 혐오 발언 쏟아내며 서비스 중단

⚔️ 공격은 쉽고 방어는 불가능하다

더 근본적인 문제는 구조적 불리함입니다.

악의적 사용자는 "폭탄" 대신 "시끄러운 장치", "요란한 물건" 같은 우회 표현을 씁니다. 아니면 "소설 쓰기"라는 명목으로 위험한 정보를 요청하죠.

문제는 공격자는 하나의 허점만 찾으면 되지만, 개발자는 모든 가능한 우회 방법을 다 막아야 한다는 점입니다. 마치 집에 100개의 문이 있는데, 도둑은 하나만 열면 되지만 집주인은 100개를 다 잠가야 하는 것과 같아요.

💸 비즈니스 리스크의 현실

이게 단순한 기술적 도전이 아닌 이유는 실제 비즈니스 리스크 때문입니다.

최근 몇 년간 AI 관련 벌금만 봐도:
- 개인정보 보호 위반으로 수십억 원 벌금
- 혐오 발언 생성으로 브랜드 이미지 파괴
- 안전장치 부족으로 법적 책임 추궁

반대로 너무 보수적으로 가면 사용자들이 "이게 뭐 하는 거냐"며 경쟁 서비스로 떠나버립니다.

✍️ 첫 번째 벽이지만 가장 어려운 문제

개인적으로 여러 LLM 프로젝트를 보면서 느낀 건, 세이프티 필터가 전체 시스템에서 가장 정답이 없는 영역이라는 점입니다.

다른 기술적 문제들은 "더 좋은 알고리즘"이나 "더 많은 데이터"로 해결되지만, 세이프티는 "어느 정도 위험을 감수할 것인가"의 비즈니스 선택 문제거든요.

모든 AI 회사가 매일 이런 딜레마를 겪을 것 같아요. 완벽한 해답이 없다는 걸 인정하고, 지속적으로 균형점을 찾아가는 거죠.

하지만 안전한 기반이 마련되었다고 가정하면, 이제 다음 문제가 기다립니다. 바로 일관된 품질의 결과를 얻는 방법이죠.

다음 편에서는 "같은 LLM인데 왜 매번 다른 품질의 답변이 나오는가"와 이를 해결하는 프롬프트 템플릿에 대해 다뤄보겠습니다.

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여러분의 좋아요와 공유는 사랑입니다 🥰

#BQ개발자 #LLM애플리케이션 #세이프티필터 #AIEngineering

아쉬운건 비트가 아닌 이더를 잡았다는 사실 😢😢😢😢

비트도미 올라가는거보니 비트를 잡는게 맞았지 않나 싶은 생각이 많이 들긴하는데

그래도 다시 한번 믿어본다 단골패턴

📱 55만번째 하고 있는 단골패턴

📱 비큐방 단골패턴

차트는 비반꿀

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