모델의 크기가 답의 품질을 자동으로 보장하지는 않는다. 팀이 자주 쓰는 언어와 실제 사례, 실패했을 때의 처리 기준이 충분하면 작은 모델도 일관된 동료처럼 움직인다.
작은 모델에 큰 맥락을 건넨다
핵심은 모든 문서를 넣는 것이 아니라 지금의 작업에 필요한 맥락을 고르는 일이다. 최신 결정과 예외, 좋은 결과의 기준을 짧고 검증 가능한 단위로 관리해야 한다.
“좋은 동료는 모든 것을 아는 존재가 아니라 팀의 맥락 안에서 한계를 드러내는 존재다.”
운영에서는 모르는 것을 말하게 만드는 장치가 중요하다. 확신 점수와 출처, 사람에게 넘길 조건을 함께 설계하면 빠른 모델의 한계를 안전하게 다룰 수 있다.

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