30초 전문가 판단
결론부터 말하면, AI 모델 교체 전 회귀 테스트는 새 모델이 기존 업무 질문과 출력 형식을 망가뜨리지 않는지 확인하는 절차입니다. 성능이 좋아 보여도 우리 작업에서는 답변 형식이나 기준이 흔들릴 수 있습니다.
먼저 가를 기준
판단 기준은 기존에 잘 되던 대표 질문이 새 모델에서도 같은 기준을 통과하는지입니다. 성공 사례, 실패 사례, 형식 요구, 긴 문서 처리, 민감 질문 대응을 함께 비교해야 합니다.
| 상황 | 판정 | 이유 |
|---|---|---|
| 갈래가 여러 개인 경우 | 시간·위치·대상 중 하나를 먼저 고릅니다 | 기준이 없으면 화면을 따라가도 마지막에 다시 갈립니다 |
| 이름이 비슷한 절차가 있는 경우 | 목적에 맞는 항목을 고릅니다 | 이름이 비슷해도 쓰임새가 다르면 대체가 안 됩니다 |
| 결과가 예상과 다른 경우 | 처음 입력한 조건부터 되짚습니다 | 대부분의 오류는 첫 조건 선택에서 생깁니다 |
| 순서 | 볼 것 | 판단 |
|---|---|---|
| 먼저 닫을 것 | 내 상황을 가르는 기준 하나 | |
| 다음에 볼 것 | 공식 화면에서 요구하는 입력값 | |
| 마지막 판단 | 다시 돌아오지 않게 남길 기록 |
실제로 갈리는 부분
실제로 갈리는 부분은 최신 모델이면 무조건 바꿔도 된다고 생각하는 경우입니다. 말투, 비용, 속도, 안전 필터, JSON 형식 안정성이 달라지면 기존 자동화가 깨질 수 있습니다.
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마치며
저는 모델 교체는 설렘보다 롤백 기준이 먼저라고 봅니다. 우리 회귀 테스트를 닫아야 새 모델의 장점을 안전하게 가져올 수 있습니다.
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