Guardrails

AI Safety의 모든 것! Alignment 문제(목표 정렬), RLHF/DPO/Constitutional AI, 편향(Bias) 감지/완화, 환각(Hallucination) 방지, 레드팀 테스팅, AI Guardrails, 해석 가능성(SHAP/LIME), EU AI Act, 기업의 Responsible AI 프레임워크.

프로덕션 챗봇의 안전성 확보 전략을 다룹니다. 프롬프트 인젝션 공격 유형과 방어, NeMo Guardrails/Guardrails AI 프레임워크, 콘텐츠 필터링, 출력 검증, PII 마스킹까지 실무 보안 아키텍처를 코드와 함께 구현합니다.

LLM 시스템의 안전성을 확보하기 위한 Red Teaming 방법론과 방어 전략을 다룹니다. 프롬프트 인젝션, 탈옥 공격의 유형 분석부터 Llama Guard, NeMo Guardrails를 활용한 다층 방어 아키텍처 구축까지 실전 코드와 함께 안내합니다.

툴 콜링 챗봇을 프로덕션에서 안전하게 운영하기 위한 가드레일 설계를 정리한다. 스키마 검증, 권한 제어, 정책 엔진, 위험 점수, 관측/회귀 테스트까지 코드 중심으로 다룬다.

NVIDIA NeMo Guardrails를 사용해 LLM 기반 애플리케이션에 입출력 모더레이션, 토픽 제어, 할루시네이션 감지 등 프로그래밍 가능한 안전장치를 구축하는 방법을 실습합니다.

프로덕션 LLM 애플리케이션의 핵심 아키텍처 레이어를 분석하고, Gateway, Guardrails, Caching, Observability 각 컴포넌트를 공식 문서 기반으로 정리한다.