Trace·Observability·회귀

개요

로그로 오류를 재현하고 변경의 영향을 확인한다.

먼저 RAG·Agent·도구 통합 평가의 핵심 개념을 확인하세요.

핵심 개요

Trace는 한 요청 안의 검색·모델·도구 실행을 단계별로 연결한 기록입니다. Metrics는 지연·오류 수 같은 집계뿐 아니라 현재 메모리 사용량·큐 길이 같은 수치 측정도 포함합니다. 로그는 개별 사건의 상세 기록입니다. 셋을 연결하면 전체 지표 악화와 원인 후보를 좁힐 수 있습니다.

회귀 검사는 이미 발견한 실패가 변경 후 다시 생기지 않는지 확인합니다. 입력·기대 결과·버전을 보존해 재현할 수 있어야 합니다.

필요한 용어

• Span: Trace 안에서 특정 단계의 시작·종료·결과를 나타내는 단위
• 상관 ID: 여러 기록을 같은 요청으로 묶는 식별자

작동 과정

1. 요청 ID로 검색·모델·도구 단계를 연결합니다.
2. 오류·지연·비용 집계를 버전별로 나눕니다.
3. 실패 요청을 재현 가능한 회귀 과제로 만듭니다.

풀이 예제

아래 입력과 기록은 직접 만든 교육용 가상 자료입니다.

입력·조건

전체 응답은 10초인데 모델 생성은 1초, 검색 1초, 도구 대기가 8초입니다.

판단·결과

모델 교체보다 도구 대기·큐·외부 서비스 상태를 먼저 조사합니다.

이렇게 판단한 이유

최종 응답 시간만 보면 느린 계층을 알 수 없습니다. 단계별 관측이 원인 분석의 출발점입니다.

흔한 실패와 복구

서로 다른 버전의 지표를 섞으면 변경의 영향을 놓칠 수 있습니다. 배포·자료 버전별로 집계합니다.

확인 문제

참고 자료

1. Anthropic: Agent evaluations  — 과제·시도·실행 결과·평가자 검증.
2. Microsoft: RAG evaluation  — 검색 품질·근거 일치·응답 평가.
3. OpenTelemetry: Signals  — Trace·Metrics·Log의 목적과 수치 측정.

자료 확인: 2026-10-21. 사례·문항·실습은 자체 제작했습니다. 외부 서비스 호출과 실제 모델 품질 측정은 학습자가 별도 환경에서 수행합니다.

새 버전부터 긴 문서의 답변 누락이 늘었습니다. 수집할 Trace 필드와 회귀 과제를 설계하세요.