주장
LLM의 출력 품질을 보장하기 위해 방어적 기법(Guardrails)을 사용해야 합니다. 이는 모델이 생성한 결과가 안전하고 정확함을 확보합니다.
근거
- 안전성: Guardrails는 모델이 편향적인 출력을 생성하는 것을 막습니다.
- 정확성: 출력의 사실성과 일관성을 유지합니다.
- 사용자 신뢰: 사용자가 시스템에 대한 신뢰를 높입니다.
연결된 생각
- 20260512-llm-patterns-for-building-systems - LLM 패턴의 전반적인 이해
- 20260512-importance-of-evals-in-llm - 평가를 통한 성능 측정
출처
20260508-patterns-for-building-llm-based-systems-products · LLM 및 AI