LLM이 비즈니스 규칙과 워크플로 추론을 처리하는 방법

비즈니스 규칙 추론은 단순 코드 생성 그 이상입니다

사람들이 LLM이 “비즈니스 규칙을 추론할 수 있나?”라고 물을 때, 대개는 단순히 if/else 문을 작성할 수 있느냐 이상의 것을 의미합니다. 비즈니스 규칙 추론은 정책을 일관되게 적용하고, 결정을 설명하며, 예외를 처리하고, 특히 입력이 불완전하거나 지저분하거나 변하는 상황에서 현재 워크플로 단계와 정렬된 상태를 유지하는 능력입니다.

추론과 코드 출력의 차이

코드 생성은 주로 대상 언어의 유효한 구문을 생성하는 문제입니다. 규칙 추론은 의도를 보존하는 문제입니다.

모델은 완벽하게 유효한 코드를 생성해도 잘못된 비즈니스 결과를 낼 수 있습니다. 그 이유는:

• 정책 문서가 애매할 때(“최근 고객”, “고위험”, “승인된 문서”).
• 규칙들이 충돌하고 선호도가 불분명할 때.
• 엣지 케이스가 명시되지 않았을 때(부분 환불, 중복, 주말/공휴일).
• 워크플로 상태가 다음에 무엇을 해야 하는지를 바꿀 때(접수 vs. 검토 vs. 최종 승인).

다시 말해, 정답은 "컴파일 되느냐"가 아니라 "비즈니스가 매번 결정할 결과와 일치하느냐, 그리고 이를 증명할 수 있느냐"입니다.

LLM에서 기대할 것

LLM은 정책을 구조화된 규칙으로 번역하고, 결정 경로를 제안하며, 사람을 위한 설명 초안을 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 어떤 규칙이 권위 있는지, 어떤 데이터 소스를 신뢰해야 하는지, 사례가 현재 어떤 단계에 있는지는 자동으로 알지 못합니다. 제약이 없으면 그들은 그럴듯한 답을 자신있게 선택할 수 있습니다—정해진 규칙 대신에요.

따라서 목표는 "모델에게 모든 결정을 맡기는 것"이 아니라, 모델이 신뢰할 수 있게 보조할 수 있도록 구조와 검사 장치를 제공하는 것입니다.

이 글의 나머지에서 할 일

실용적인 접근은 다음과 같은 파이프라인처럼 보입니다:

1. 정책 텍스트를 사용 가능한 규칙 표현으로 변환합니다.
2. 워크플로 상태를 추적하여 결정이 단계별로 일관성을 유지하도록 합니다.
3. 우선순위, 예외, 설명을 강제하는 프롬프트 패턴을 사용합니다.
4. 도구와 검색으로 결정을 근거화합니다(승인된 데이터만 사용).
5. 모호성을 줄이기 위해 스키마로 출력을 제한합니다.
6. 배포 전에 실수들이 잡히도록 검증, 테스트, 모니터링을 수행합니다.

이것이 영리한 코드 스니펫과 실제 비즈니스 결정을 지원할 수 있는 시스템의 차이입니다.

비즈니스 규칙과 워크플로: 쉬운 요약

LLM이 "추론"을 어떻게 다루는지 이야기하기 전에 팀들이 자주 함께 묶는 두 가지를 분리해 보면 도움이 됩니다: 비즈니스 규칙과 워크플로.

비즈니스 규칙이란?

비즈니스 규칙은 조직이 일관되게 적용되기를 원하는 결정 문장들입니다. 정책과 로직으로 나타나며 예를 들면:

• 자격요건: 누가 혜택, 플랜, 기능의 대상인가?
• 가격: 어떤 할인율이 언제 적용되는가?
• 승인: 언제 관리자 검토가 필요한가?
• 규정 준수: 무엇을 기록하고, 가려야 하며, 차단해야 하는가?

규칙은 보통 "IF X THEN Y" 형태로 표현되고(때로는 예외 포함), 명확한 결과를 만들어야 합니다: 승인/거부, 가격 A/가격 B, 추가 정보 요청 등.

워크플로란?

워크플로는 작업을 시작에서 끝으로 이동시키는 프로세스입니다. 무엇이 허용되는지보다 다음에 무엇이 일어나는지에 관한 것입니다. 워크플로는 보통 다음을 포함합니다:

• 상태: 제출 → 검토 중 → 승인/거부 → 완료
• 단계와 전달: 고객지원 → 재무 → 고객
• 시간 기반 이벤트: 알림, SLA, 14일 후 자동 취소
• 아티팩트: 양식, 첨부파일, 이유 코드, 감사 메모

작은 예: 환불 요청

환불 요청을 상상해 보세요.

규칙 예시: “구매일로부터 30일 이내에는 환불 가능. 예외: 디지털 다운로드는 접근한 이후 환불 불가. 예외: 차지백은 반드시 에스컬레이션.”

워크플로 예시:

1. 고객이 요청을 제출함(상태: submitted).
2. 시스템이 구매일자와 제품 유형을 확인함(상태: under review).
3. 자격이 있으면 환불을 실행하고 고객에게 알림(상태: completed).
4. 차지백이면 재무로 이관하여 조사(상태: escalated).

규칙이 생각보다 까다로운 이유

규칙은 서로 충돌할 때(“VIP 고객은 언제나 환불” vs. “디지털 다운로드는 절대 환불 불가”), 문맥이 없을 때(다운로드가 되었는가?), 또는 엣지 케이스(번들, 부분 환불, 지역 법률)를 숨길 때 까다로워집니다. 워크플로는 또 다른 층을 더합니다: 결정은 현재 상태, 이전 조치, 마감일과 일치해야 합니다.

LLM이 "추론"하는 방식: 구조화된 패턴 매칭

LLM은 사람이 규칙을 이해하는 방식으로 "이해"하지 않습니다. 대량의 텍스트에서 학습한 패턴을 바탕으로 다음에 올 단어를 생성합니다. 그래서 LLM은 추측할 때조차 설득력 있게 들릴 수 있고, 제공되지 않은 세부 사항을 조용히 채워 넣을 수 있습니다.

이 한계는 워크플로와 결정 로직에서 중요합니다. 모델은 실제 정책에 예외가 있는 경우에도 규칙을 "항상" 적용해야 한다고 잘못 적용할 수 있습니다(예: "직원은 항상 관리자 승인 필요" vs. 실제 정책: "오직 $500 초과 시"). 이것은 흔한 실패 모드입니다: 자신감은 있지만 잘못된 규칙 적용.

그럼에도 불구하고 유용한 이유

실제 이해가 없어도 LLM은 구조화된 어시스턴트로 다루면 도움이 됩니다:

• 긴 정책을 더 명확한 언어로 요약
• 지저분한 텍스트를 일관된 필드로 매핑(누가, 무엇, 임계값, 예외, 발효일)
• 제안된 결정을 명시된 규칙에 대조해 검토(“어떤 조항이 이를 뒷받침하는가?”)

핵심은 모델이 쉽게 자신만의 해석으로 벗어나지 못하게 만드는 위치에 두는 것입니다.

모델이 떠돌지 못하도록 제약하기

모호성을 줄이는 실용적 방법은 출력 제약입니다: 모델이 고정된 스키마나 템플릿(예: 특정 필드를 가진 JSON 또는 필수 열이 있는 표)으로 응답하게 요구합니다. 모델이 rule_id, conditions, exceptions, decision 같은 필드를 채워야 할 때, 빈틈을 발견하고 자동으로 검증하기가 쉬워집니다.

제한된 형식은 모델이 잘 모를 때 명확히 드러나게도 합니다. 필수 필드가 누락되면 추후 질문을 강제하여 불확실한 답을 수락하는 대신 추가 입력을 요구할 수 있습니다.

핵심 요점: LLM "추론"은 구조에 의해 안내되는 패턴 기반 생성으로 보는 것이 가장 합리적입니다—규칙을 조직하고 교차검증하는 데 유용하지만, 이를 무오류의 결정을 내리는 기계로 취급하면 위험합니다.

지저분한 정책 텍스트를 사용 가능한 규칙 표현으로 바꾸기

정책 문서는 사람을 위해 작성되어 목표, 예외, "상식"을 같은 단락에 섞어 놓습니다. LLM은 그 텍스트를 요약할 수 있지만, 정책을 명시적이고 테스트 가능한 입력으로 변환하면 모델이 규칙을 더 신뢰성 있게 따릅니다.

"사용 가능한" 규칙은 어떻게 생겼나

좋은 규칙 표현은 두 가지 특성이 있습니다: 모호성이 없고, 검증 가능하다는 점입니다.

다음과 같이 테스트할 수 있는 문장으로 규칙을 작성하세요:

• IF/THEN 결정(자격, 라우팅, 승인)
• MUST / MUST NOT 같은 강제 제약
• MAY 허용 옵션(대개 타이브레이커 필요)

규칙은 모델에 여러 형식으로 제공될 수 있습니다:

• 평문 불릿(빠르고 구조적임)
• 표(임계값 기반 정책에 적합)
• YAML/JSON(제약된 출력과 자동 검증을 원할 때 최적)

충돌과 우선순위 처리

실제 정책은 충돌합니다. 두 규칙이 다를 때 모델은 명확한 우선순위 체계가 필요합니다. 일반적인 접근 방식:

• 특수 > 일반 (예외가 기본 규칙을 무시)
• 상위 권한 우선 (법무/준수가 팀 선호보다 우선)
• 최신 우선 (새 버전이 오래된 것을 대체)
• 명시적 우선순위 숫자(가장 신뢰할 수 있음)

충돌 규칙을 직접 명시하거나(예: priority: 100으로 인코딩) 하지 않으면 LLM은 규칙들을 "평균"내어 적용할 수 있습니다.

예시: 단락을 규칙 목록으로 바꾸기

원문 정책 텍스트:

“연간 플랜은 30일 이내 환불 가능. 월간 플랜은 7일 이후 환불 불가. 계정에 사기 흔적이나 과도한 차지백이 있으면 환불 금지. 엔터프라이즈 고객의 환불은 $5,000 초과 시 재무 승인 필요.”

구조화된 규칙 (YAML):

rules:
  - id: R1
    statement: "IF plan_type = annual AND days_since_purchase <= 30 THEN refund MAY be issued"
    priority: 10
  - id: R2
    statement: "IF plan_type = monthly AND days_since_purchase > 7 THEN refund MUST NOT be issued"
    priority: 20
  - id: R3
    statement: "IF fraud_flag = true OR chargeback_rate = excessive THEN refund MUST NOT be issued"
    priority: 100
  - id: R4
    statement: "IF customer_tier = enterprise AND refund_amount > 5000 THEN finance_approval MUST be obtained"
    priority: 50
conflict_resolution: "Higher priority wins; MUST NOT overrides MAY"

이제 모델은 무엇이 중요한지 추측하는 대신 검토하고 테스트하고 버전 관리할 수 있는 규칙 집합을 적용합니다.

워크플로 상태를 추적하여 모델의 일관성 유지하기

워크플로는 단순한 규칙 집합이 아니라 이전 단계가 다음에 일어날 일을 바꾸는 이벤트 순서입니다. 그 "메모리"가 바로 상태(state): 사례에 대한 현재 사실들(누가 무엇을 제출했는지, 무엇이 이미 승인되었는지, 무엇이 대기 중인지, 어떤 마감이 적용되는지)입니다. 상태를 명시적으로 추적하지 않으면 워크플로는 예측 가능한 방식으로 깨집니다—중복 승인, 필요한 검사 건너뛰기, 결정 역전, 또는 모델이 이미 일어난 일을 신뢰할 수 없어서 잘못된 정책 적용 등.

평범한 언어로 "상태"가 의미하는 것

상태를 워크플로의 점수판으로 생각하세요. 현재 우리가 어디에 있고 무엇이 완료되었고 다음에 무엇이 허용되는지에 답합니다. LLM에게 명확한 상태 요약을 제공하면 과거 단계를 다시 심의하거나 추측하는 것을 방지할 수 있습니다.

모델에 상태를 전달하는 방법

모델을 호출할 때 사용자 요청과 함께 간결한 상태 페이로드를 포함하세요. 유용한 필드는:

• 단계 이름과 상태(예: manager_review: approved, finance_review: pending)
• 안정적인 ID(request ID, employee ID) — 모델이 사례를 섞지 않도록
• 타임스탬프(제출일, 마지막 업데이트) — "최신 우선" 상황 해결
• 플래그(정책 예외, 누락 문서, 에스컬레이션 필요)

모든 과거 메시지를 쏟아붓는 것을 피하세요. 대신 현재 상태와 주요 전환에 대한 짧은 감사 기록을 제공하세요.

단일 진실 공급원 유지

워크플로 엔진(데이터베이스, 티켓 시스템, 오케스트레이터)을 단일 진실 공급원으로 취급하세요. LLM은 그 시스템에서 상태를 읽고 다음 행동을 제안해야 하며, 시스템이 전환을 기록하는 권위자가 되어야 합니다. 이렇게 하면 모델의 설명과 현실이 엇갈리는 "상태 드리프트"를 줄일 수 있습니다.

예시: 승인 흐름 상태 스냅샷

{
  "request_id": "TRV-10482",
  "workflow": "travel_reimbursement_v3",
  "current_step": "finance_review",
  "step_status": {
    "submission": "complete",
    "manager_review": "approved",
    "finance_review": "pending",
    "payment": "not_started"
  },
  "actors": {
    "employee_id": "E-2291",
    "manager_id": "M-104",
    "finance_queue": "FIN-AP"
  },
  "amount": 842.15,
  "currency": "USD",
  "submitted_at": "2025-12-12T14:03:22Z",
  "last_state_update": "2025-12-13T09:18:05Z",
  "flags": {
    "receipt_missing": false,
    "policy_exception_requested": true,
    "needs_escalation": false
  }
}

이런 스냅샷이 있으면 모델은 일관성을 유지할 수 있습니다: 관리자 승인을 다시 묻지 않고, 재무 검토에 집중하며, 현재 플래그와 단계에 근거해 결정을 설명할 수 있습니다.

규칙 준수와 결정을 개선하는 프롬프트 패턴

좋은 프롬프트는 단지 답을 묻는 것이 아니라 모델이 규칙을 어떻게 적용하고 결과를 어떻게 보고해야 하는지에 대한 기대를 설정합니다. 목표는 반복 가능한 결정이며, 창의적인 문구가 아닙니다.

1) 역할 지정: 분위기가 아닌 작업을 할당하라

모델에 프로세스에 연결된 구체적인 역할을 부여하세요. 세 가지 역할이 함께 잘 작동합니다:

• 정책 분석가: 규칙 텍스트를 해석하고 현재 사례에 매핑합니다.
• 검증자: 요구사항에 대해 결정을 점검하고 누락된 입력을 표시합니다.
• 대행자(Agent): 다음 워크플로 행동을 수행합니다(티켓 생성, 이메일 초안, 상태 설정).

이들 역할을 순차적으로 수행하거나("분석가 → 검증자 → 대행자") 하나의 구조화된 응답에 모두 요청할 수 있습니다.

2) 단계별 지침(숨겨진 추론 요구 금지)

"연쇄 사고(chain-of-thought)"를 요청하는 대신, 보이는 단계와 산출물을 명시하세요:

1. 관련 규칙 식별.\n2. 사례에서 필요한 입력 추출.\n3. 우선순위 순으로 규칙 적용.\n4. 결정 및 다음 단계 제시.

이것은 모델을 정리되게 유지하면서 어떤 규칙이 사용되었고 어떤 결과가 도출되었는지에 집중하게 합니다.

3) 구조화된 근거 요청: 규칙 ID + 증거

자유 서식 설명은 흐트러지기 쉽습니다. 사용된 출처를 가리키는 간결한 근거를 요구하세요:

• 사용된 규칙 ID(예: R-12, R-18)
• 증거(정책 텍스트에서 인용한 구절과 특정 사례 필드)
• 가정 사항(입력이 누락된 경우에만)

이렇게 하면 리뷰가 빨라지고 이견이 생겼을 때 디버깅이 쉬워집니다.

4) 체크리스트 프롬프트 패턴: 입력, 결정, 예외, 다음 단계

항상 고정된 템플릿을 사용하세요:

• 수신된 입력: …
• 누락된 입력: …
• 결정: 승인/거부/검토 필요
• 규칙 참조: [R-…]
• 고려된 예외: …
• 다음 워크플로 단계: 상태 업데이트 / 정보 요청 / 에스컬레이션

템플릿은 모호성을 줄이고 모델이 확정 행동을 취하기 전에 공백을 드러내도록 유도합니다.

결정을 실제 데이터로 근거화하기: 도구와 검색 사용

LLM은 핵심 사실이 빠졌을 때도 설득력 있는 답을 쓸 수 있습니다. 초안 작성에는 유용하지만, 비즈니스 규칙 결정에는 위험합니다. 모델이 계정 상태, 고객 등급, 지역 세율, 한도 초과 여부 등을 추측해야 한다면, 자신있게 보이는 오류가 발생합니다.

도구는 이를 해결합니다: “먼저 증거를 가져오고, 그다음 결정한다”는 두 단계 프로세스로 "추론"을 바꿉니다.

모델을 정직하게 유지하는 일반 도구들

규칙 및 워크플로 중심 시스템에서 몇 가지 간단한 도구가 대부분 일을 처리합니다:

• 데이터베이스 조회(고객 프로필, 계정 상태, 권한, 사용량 합계)
• 정책/규칙 저장소(승인된 규칙 텍스트, 버전 관리된 절차, 예외 목록)
• 계산기(수수료, 비례 계산, 세금, 시간 창, 임계값)
• 티켓/워크플로 API(열린 케이스, SLA 타이머, 승인, 단계 완료)

핵심은 모델이 운영적 사실을 "지어내지" 않고 요청한다는 점입니다.

검색(Retrieval): 관련 규칙만 가져오기

모든 정책을 중앙 저장소에 두더라도 현재 사례에 관련된 조각만 프롬프트에 붙이는 것이 좋습니다. 예:

• 고객의 플랜에 대한 취소 정책
• 국가/주 기반의 지역 규정 조항
• 차지백이 보류 중일 때 적용되는 예외 규칙

이렇게 하면 모순이 줄고, 오래된 규칙이 문맥 안에 있어서 모델이 그것을 따라가는 일이 줄어듭니다.

도구 출력을 결정 증거로 전환하기

신뢰 가능한 패턴은 도구 결과를 모델이 인용해야 하는 증거로 다루는 것입니다. 예시:

1. 도구: get_account(account_id) → status="past_due", plan="Business", usage_this_month=12000
2. 도구: retrieve_policies(query="overage fee Business plan") → 규칙 반환: “Overage fee applies above 10,000 units at $0.02/unit.”
3. 도구: calculate_overage(usage=12000, threshold=10000, rate=0.02) → $40.00

이제 결정은 추측이 아닙니다: 특정 입력(“past_due”, “12,000 units”, “$0.02/unit”)에 근거한 결론입니다. 이후 감사할 때 어떤 사실과 어떤 규칙 버전이 사용되었는지 정확히 볼 수 있어 잘못된 부분을 바로 고칠 수 있습니다.

모호성을 줄이는 제약된 출력: 스키마

자유 서식 텍스트는 유연하지만 워크플로가 깨지기 쉬운 방식입니다. 모델은 자동화가 불가능한 "괜찮아 보이는" 답을 줄 수 있습니다. 제약된 출력은 결정을 예측 가능한 형태로 강제하여 문제를 줄입니다.

JSON으로 결정 반환하기

한 가지 실용적 패턴은 모델이 시스템이 파싱하고 라우팅할 수 있는 단일 JSON 객체로 응답하도록 요구하는 것입니다:

{
  "decision": "needs_review",
  "reasons": [
    "Applicant provided proof of income, but the document is expired"
  ],
  "next_action": "request_updated_document",
  "missing_info": [
    "Income statement dated within the last 90 days"
  ],
  "assumptions": [
    "Applicant name matches across documents"
  ]
}

이 구조는 모델이 완전히 결정을 내리지 못할 때도 출력을 유용하게 만듭니다. missing_info와 assumptions는 불확실성을 숨긴 추측이 아니라 실행 가능한 후속 조치로 바꿉니다.

결과를 제한하는 열거형 사용

변동성을 줄이려면 주요 필드에 대해 허용값(Enums)을 정의하세요. 예:

• decision: approved | denied | needs_review
• next_action: approve_case | deny_case | request_more_info | escalate_to_human

Enum을 사용하면 다운스트림 시스템이 동의어, 구두점, 톤을 해석할 필요 없이 알려진 값으로 분기할 수 있습니다.

스키마가 워크플로를 더 안전하게 만드는 이유

스키마는 가드레일 역할을 합니다. 그들은:

• 필수 필드를 요구해 "부분 답변"을 방지합니다.
• reasons를 통해 결정 이유를 감사하기 쉽게 합니다.
• decision과 next_action으로부터 큐, 알림, 작업 생성 등을 직접 트리거할 수 있어 자동화를 신뢰할 수 있게 합니다.
• 스키마에 맞지 않는 출력을 거부하고 모델에게 재시도를 요구할 수 있게 합니다.

결과적으로 모호성이 줄고 엣지 케이스 실패가 적어지며 워크플로가 일관되게 진행됩니다.

릴리즈 전에 오류를 잡는 검증 전략

잘 설계된 프롬프트도 규칙을 위반하거나 필수 단계를 건너뛰거나 값을 지어낼 수 있습니다. 검증은 그럴듯한 답변을 신뢰 가능한 결정으로 바꾸는 안전망입니다.

사전 점검: 추론 전에 입력 검증

모델이 어떤 결정을 내리기 전에 필요한 최소 정보를 가지고 있는지 확인하세요. 사전 점검은 모델이 결정을 내리기 전에 수행되어야 합니다.

일반적인 사전 점검 항목: 필수 필드(고객 유형, 주문 총액, 지역), 기본 형식(날짜, ID, 통화), 허용 범위(음수가 아닌 금액, 백분율은 100% 이내). 문제가 있으면 명확하고 실행 가능한 오류를 반환하세요("'region' 누락; 어떤 세금 규칙을 선택할지 결정할 수 없음").

사후 점검: 규칙에 대해 결정 검증

모델이 결과를 낸 후에는 그 결과가 규칙 집합과 일관되는지 검증하세요.

중점 항목:

• 규칙 적용 범위: 결정이 적용 가능한 규칙을 인용하거나 매핑했는가, 필수 정책을 건너뛰었는가?
• 모순 검사: 출력이 입력과 모순되지는 않는가(예: 하드 블록 조건이 참인데 "승인"이라고 함).
• 경계 케이스: 임계값(정확히 $10,000), 빈 상태("이전 위반 없음"), 바로 위/아래 상황 테스트.

2차 검증: 의도적인 검토 단계

첫 답변을 재평가하는 "2차 패스"를 추가하세요. 이 단계는 다른 모델 호출이 될 수도 있고, 동일 모델에 규정 준수만 점검하도록 한 프롬프트를 사용하는 방식일 수도 있습니다.

간단한 패턴: 1차에서 결정 + 근거를 생성하고, 2차에서 valid 또는 누락/위반 사항의 구조화된 목록을 반환합니다.

로깅: 결정을 감사지원 가능하게 만들기

모든 결정에 대해 사용된 입력, 규칙/정책 버전, 검증 결과(2차 패스 포함)를 기록하세요. 문제가 발생하면 정확한 조건을 재현하고 규칙 매핑을 수정하며 수정 확인을 할 수 있습니다—모델이 "무슨 의도였는지" 추측할 필요 없이요.

규칙 및 워크플로 신뢰성을 위한 테스트와 모니터링

LLM 기반 규칙/워크플로 기능 테스트는 "무엇을 생성했나?"가 아니라 "신중한 사람이 예상하는 동일한 결정을, 올바른 이유로, 매번 내리는가?"입니다. 좋은 소식은 전통적인 결정 로직에 적용하는 같은 엄격함으로 테스트할 수 있다는 점입니다.

비즈니스 규칙에 대한 단위 테스트(작고 예측 가능한 검사)

각 규칙을 함수처럼 취급하세요: 입력이 주어졌을 때 반환해야 할 결과를 단언합니다.

예: "미개봉 품목은 30일 이내 환불 가능" 규칙의 포커스 테스트:

• 주문 나이 = 10일, 미개봉 = true → 승인
• 주문 나이 = 10일, 미개봉 = false → 거부
• 주문 나이 = 45일, 미개봉 = true → 거부
• 경계 케이스: 정확히 30일, "미개봉" 필드 누락, 상충 신호

이런 단위 테스트는 오프바이원 오류, 필드 누락, 모델의 "도움주려는" 동작(알 수 없는 값을 채우려 함)을 잡습니다.

워크플로 시나리오 테스트(다단계, 시간 인지 경로)

워크플로는 상태가 단계 사이에서 일관되지 않을 때 실패합니다. 시나리오 테스트는 실제 여정을 시뮬레이션합니다:

• 경로 테스트: 청구 제출 → 문서 요청 → 문서 수령 → 결정
• 시간 기반 엣지: "7일 내 응답 없으면 알림 전송", "30일 경과 시 케이스 종료"
• 분기: 고객 에스컬레이션, 정책 예외 요청, 중복 케이스 탐지

목표는 모델이 현재 상태를 존중하고 허용된 전환만 수행하는지 검증하는 것입니다.

신뢰할 수 있는 사례집(골드셋) 구축

실제 익명 사례와 합의된 결과(그리고 간단한 근거)를 포함한 큐레이션된 데이터셋을 만드세요. 버전 관리하고 정책이 변경될 때마다 검토하세요. 작더라도(100–500 케이스) 현실의 지저분함을 반영하는 골드셋은 강력합니다—누락 데이터, 특이한 문구, 경계 결정 등을 포함하니까요.

운영 모니터링(고객에게 나타나기 전에 드리프트 포착)

결정 분포와 품질 신호를 시간에 따라 추적하세요:

• 드리프트: 정책 업데이트 없이 승인/거부 비율 변화
• 인간 검토 요청 급증(프롬프트, 검색, 상류 데이터 문제일 가능성 높음)
• 제품, 지역, 정책 카테고리별 오류 클러스터

모니터링을 안전한 롤백과 결합하세요: 이전 프롬프트/규칙 팩을 보관하고, 새 버전에 기능 플래그를 적용하며, 지표가 악화되면 신속히 되돌릴 수 있도록 하세요. 운영 플레이북과 릴리즈 게이팅은 /blog/validation-strategies를 참조하세요.

이 파이프라인에서 Koder.ai의 위치

위에 설명한 패턴을 구현하면 모델 주위에 작은 시스템을 구축하게 됩니다: 상태 저장, 도구 호출, 검색, 스키마 검증, 워크플로 오케스트레이션. Koder.ai는 이런 워크플로 기반 어시스턴트를 더 빠르게 프로토타입하고 배포할 수 있게 해주는 실용적인 방법입니다: 채팅으로 워크플로를 설명하면 작동하는 웹앱(React)과 백엔드 서비스(Go + PostgreSQL)를 생성하고, 스냅샷과 롤백으로 안전하게 반복할 수 있습니다.

이것이 비즈니스 규칙 추론에서 중요한 이유는 "가드레일"이 종종 프롬프트가 아니라 애플리케이션에 존재하기 때문입니다:

• 계획 모드는 실행 전에 흐름(상태, 허용 전환, 에스컬레이션 경로)을 설계하는 데 도움이 됩니다.
• 스키마 제약 응답은 API 경계에서 강제되어 파싱 가능한 결정만 수락하게 합니다.
• 도구 훅(DB 읽기, 정책 검색, 계산기, 티켓 업데이트)은 명시적 엔드포인트로 구현되어 "먼저 증거를 가져오고 그다음 결정한다"는 기본 흐름을 만듭니다.
• 소스 코드 내보내기는 프로토타입이 운영 중요도가 커졌을 때 락인에서 벗어나도록 도와줍니다.

한계, 안전한 사용, 그리고 인간 개입이 필요한 경우

LLM은 일상적인 정책 적용에 놀랍도록 유용할 수 있지만, 결정론적 규칙 엔진과 동일하다고 보지는 마세요. 이들을 가드레일이 필요한 결정 어시스턴트로 취급하고 최종 권한자로 보지 마십시오.

LLM이 자주 고생하는 부분

규칙이 많은 워크플로에서는 세 가지 실패 모드가 반복적으로 나타납니다:

• 희귀 예외와 엣지 케이스: 1년에 한 번 발생하는 예외는 훈련 데이터에 드물게 나타나고, 프롬프트나 정책 문서에서 명시적으로 제공되지 않으면 놓치기 쉽습니다.
• 긴 컨텍스트와 "묻힌" 제약들: 핵심 세부사항이 여러 페이지나 메시지에 흩어져 있으면 모델은 가장 최근 또는 가장 인상적인 텍스트에 과중한 비중을 두고 이전 제약을 과소적용할 수 있습니다.
• 수치 정밀도와 엄격한 계산: 합계, 비례 계산, 임계값, 반올림 규칙은 흐를 수 있습니다. 수학에는 도구를 사용하고 모델이 사용한 정확한 숫자를 인용하도록 요구하세요.

인간 검토를 요구할 때

다음 상황에서는 반드시 검토를 추가하세요:

• 결과가 고위험일 때(자금 이동, 규정 준수, 안전, 법적 약속, 고객 신용/자격 관련).
• 모델이 낮은 자신감을 신호할 때(누락 입력을 추측하라고 하거나 정책 근거를 찾지 못하거나 모순된 추론을 생성할 때).
• 사례가 새로운 경우(신상품, 새 지역, 정책이 최근 변경되었거나 민감한 경우).

일을 진행시키는 에스컬레이션 경로

모델이 "무언가를 지어내는" 것을 막기 위해 명확한 다음 단계를 정의하세요:

1. 명확화 질문(누락된 날짜, 고객 등급, 관할구역, 승인 상태).
2. 추출된 사실, 제안된 결정, 인용문과 함께 에이전트로 라우팅.
3. 정책이 모호하거나 충돌할 때 티켓 생성하여 소스에서 수정되도록 하고(나중에 자동으로 검색 가능하게).

간단한 도입 프레임워크

다음에 대부분 답이 "예"이면 규칙이 많은 워크플로에서 LLM을 사용하세요:

• 승인된 정책 텍스트나 시스템 데이터로 결정을 근거화할 수 있는가?
• 출력을 제약할 수 있는가(스키마, 허용된 행동, 필수 인용)?
• 실행 전에 검증(체크, 임계값, 단위 테스트, 샘플링)을 할 수 있는가?
• 위험하거나 불확실한 사례에 대한 인간 에스컬레이션 경로가 있는가?

그렇지 않다면, 이러한 제어장치가 생길 때까지 LLM을 초안/보조 역할에만 두세요.