이 게시물은 AI 서비스를 안전하게 운영하기 위한 가드레일 개념을 설명하고, 시스템 프롬프트 기반 가드레일의 한계와 별도(외부) 가드레일이 필요한 이유를 정리합니다.

시스템 프롬프트 기반 가드레일의 문제

• 안전 문구를 강하게 넣을수록 정상 요청까지 과잉 거절(FPR 증가)될 수 있으며, 모델의 원기능 성능에도 영향을 줄 수 있다고 소개합니다.
• 프롬프트의 위치·순서·길이·표현에 따라 규칙 준수 성능이 달라지고, 사소한 수정만으로도 전체 동작이 크게 변하는 불안정성을 여러 연구 결과로 설명합니다.

별도 가드레일의 장점(비용·운영·기능)

• 앞단에서 저렴한 모델/필터로 정책 위반을 걸러 비싼 LLM 호출을 줄이고, 서비스용 LLM의 시스템 프롬프트를 슬림하게 유지해 토큰 비용과 지연을 낮출 수 있다고 말합니다.
• 정책 판정 근거를 구조화해 로깅·감사·재현이 쉬우며, 모델 교체나 정책 업데이트 시 이식성과 운영 유연성이 높다고 설명합니다.
• 다층 방어, 규칙 기반 검증(스키마/PII 등)과의 하이브리드, 출력 검증(팩트체킹·환각 감지)처럼 외부 레이어에서만 구현하기 쉬운 기능을 예로 듭니다.

결론

• 초기에는 시스템 프롬프트로 빠르게 시작할 수 있지만, 서비스 성장과 함께 외부 가드레일 중심 또는 하이브리드로 확장하는 아키텍처적 선택이 중요하다고 제안합니다.