이 게시물은 MLOps에서 LLMOps로의 진화와 생성형 AI 시대의 운영 과제를 정리한 글입니다.

핵심 요약

• MLOps 정의 및 구조: 데이터·피처·모델·파이프라인·평가 규칙을 포함하는 반복 가능한 운영 파이프라인
• 운영의 본질: 빠르고 정확한 개선 루프 설계로 예측 가능성과 변동성 축소
• 도구 선택의 기준: 기능 수보다 책임과 실패 시 복구 절차의 명확성
• LLMOps 전환: 프롬프트·컨텍스트·정책·체인·에이전트의 버전 관리와 실행 흔적 수집 필요
• RAG·모니터링 관점: 색인·임베딩·접근 정책이 생성 품질에 영향, 실행 그래프 수준의 로깅과 다면 지표 필요
• 현실적 권고: 조직별 성숙도에 맞춘 단계적 AX(실행 가능한 첫 성공 경험)에 집중