LLM 앱, 예측불가에 대처하는 가장 현명한 방법 – Traceloop의 관측 솔루션 소개

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LLM 애플리케이션, 왜 예측이 어려울까?

생성형 AI를 기반으로 한 애플리케이션은 날이 갈수록 많아지고 있습니다. 하지만 이러한 애플리케이션을 개발하고 운영하는 입장에서 가장 큰 난관 중 하나는 결과의 일관성과 품질을 신뢰할 수 없다는 점입니다.

오늘은 잘 작동하던 기능이 내일은 전혀 다른 결과를 보여주는 일도 흔합니다. 이는 대형 언어 모델(LLM)의 본질적인 특성 때문인데, 확률 기반으로 동작하기 때문에 항상 동일한 입력에 대해 동일한 출력을 보장하지 않기 때문입니다.

문제는 여기에 그치지 않습니다. 이상 징후가 발생했을 때, 무엇이 문제인지 추적하고 진단할 수 있는 방법이 마땅치 않다는 것입니다. 기존의 APM(Application Performance Monitoring)이나 로깅 도구로는 LLM의 작동 흐름을 정확히 파악하기 어렵습니다.

이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 Traceloop입니다.

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LLM 애플리케이션을 위한 전용 관측 도구, Traceloop

Traceloop은 대형 언어 모델 기반 애플리케이션을 위한 전문 관측 플랫폼입니다. 기존의 OpenTelemetry를 확장한 OpenLLMetry라는 오픈소스 프로젝트를 기반으로 하며, LLM의 동작 흐름을 추적하고, 문제 발생 시 정확히 어떤 지점에서 문제가 생겼는지를 파악할 수 있도록 도와줍니다.

Traceloop의 공동 창업자인 Nir Gazit와 Gal Kleinman은 이전에 Fiverr에서 LLM을 도입하며 비슷한 문제를 겪었습니다. 이들은 OpenTelemetry의 구조와 LLM의 실행 흐름이 유사하다는 점에 주목했고, 이를 바탕으로 LLM 전용의 관측 확장 도구를 만들게 됩니다. 그렇게 만들어진 것이 OpenLLMetry이며, 이후 이를 기반으로 Traceloop이라는 상용 플랫폼까지 확장된 것입니다.

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Traceloop의 핵심 기능

Traceloop은 단순한 로그 수집 도구가 아닙니다. 다음과 같은 핵심 기능을 통해 LLM 기반 시스템을 보다 안정적으로 운영할 수 있게 해줍니다.

다양한 LLM 및 벡터 DB와의 연동

OpenLLMetry는 OpenAI, Anthropic, Cohere, HuggingFace, AWS Bedrock, Google Gemini 등 주요 LLM 서비스는 물론, Pinecone, Weaviate, Milvus, LanceDB와 같은 벡터 데이터베이스까지 지원합니다. 또한 LangChain, CrewAI, LiteLLM, Haystack 등 프레임워크도 지원합니다.

LLM 실행 흐름의 세분화된 추적

LLM은 여러 단계를 거쳐 응답을 생성합니다. Traceloop은 이러한 단계를 ‘에이전트 실행’ 단위로 추적하며, 어떤 단계에서 어떤 입력이 들어가고 어떤 출력을 했는지까지 파악할 수 있게 해줍니다. 기존 APM과 달리, 이 흐름을 이해할 수 있는 것이 큰 차별점입니다.

비전 모델 및 새로운 프로토콜 대응

Traceloop은 텍스트 기반 모델뿐 아니라 이미지 등 비전 모델까지도 지원합니다. 이미지처럼 대용량 데이터를 다룰 때 발생하는 프로토콜 상의 제약을 해결하기 위한 다양한 트윅이 적용돼 있으며, 최신 프로토콜(MCP, A2A, Agntcy 등)도 적극적으로 지원합니다.

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Traceloop 엔터프라이즈: 인사이트 레이어의 힘

OpenLLMetry는 오픈소스로 누구나 사용할 수 있지만, Traceloop은 여기에 인사이트 레이어라는 상용 기능을 추가로 제공합니다.

이 레이어는 단순히 데이터를 수집하는 것을 넘어서, 모델의 품질 저하나 드리프트 현상, 에이전트의 잘못된 행동, AI의 환각(hallucination) 등을 실시간으로 감지하고 분석할 수 있는 기능을 제공합니다.

대규모 데이터를 다루는 기업 입장에서, 문제를 빠르게 진단하고 대응할 수 있는 이 기능은 매우 중요한 경쟁력이 됩니다.

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실제 적용 예시: 모델 전환 시의 효과 분석

Traceloop은 단지 문제가 생겼을 때를 위한 도구만은 아닙니다. 새로운 모델을 실험하거나, 기존 모델을 다른 모델로 전환하고자 할 때도 유용하게 활용할 수 있습니다.

예를 들어, OpenAI의 모델을 사용하던 시스템을 Anthropic의 Claude Sonnet 4로 전환하고자 할 때, 단순한 API 호출 변경만으로는 충분하지 않습니다. 프롬프트 최적화와 결과 분석이 필요합니다. Traceloop은 이러한 전환 시에도 각 모델 간 성능 차이를 수치로 파악할 수 있게 도와줍니다.

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예측불가한 LLM 앱을 예측 가능하게 만드는 해답

LLM 애플리케이션은 앞으로 더 많아질 것입니다. 하지만 그만큼 운영과 유지보수의 복잡도도 증가할 수밖에 없습니다. 이런 환경에서 Traceloop은 단순한 모니터링 툴이 아닌, 실제 문제를 파악하고 개선 방향을 제시할 수 있는 LLM 관측 플랫폼입니다.

• LLM 실행 흐름의 시각화와 분석
• 모델 성능 추적 및 품질 저하 감지
• 다양한 모델/프레임워크/프로토콜 지원

이 모든 것을 갖춘 Traceloop은 특히 고객을 직접 상대하는 대기업의 AI 제품팀에게 적합한 솔루션입니다. 예측이 어려운 생성형 AI의 세계에서, 확실한 데이터와 통찰로 운영 리스크를 줄이고 싶다면 Traceloop이 가장 현실적인 대안이 될 것입니다.

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Traceloop Launches an Observability Platform for LLM-Based Apps