오라클: AI 주도 개발을 위한 해답
- Chapter 1. AI 기반 소프트웨어 개발의 패러다임 변화와 비결정성(Nondeterminism)의 한계
- Chapter 2. 소프트웨어 테스트에서의 오라클(Oracle) 개념과 AI 시대의 역할
- Chapter 3. 결정론적 정답지(Deterministic Ground Truth)의 설계 원칙과 필요성
- Chapter 4. AI 모델 응답의 일관성 확보를 위한 프롬프트 엔지니어링 및 파라미터 제어
- Chapter 5. 유닛 테스트 기반의 확정적 검증 오라클 구축 기법
- Chapter 6. JSON Schema 및 강제 구조화 출력(Structured Outputs)을 이용한 데이터 정합성 보장
- Chapter 7. LLM-as-a-Judge: 평가용 AI 모델을 활용한 하이브리드 오라클 시스템
- Chapter 8. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템에서의 지식 소스 기반 오라클 구현
- Chapter 9. 코드 생성 AI 자동 검증을 위한 정적 분석 및 컴파일 기반 오라클
- Chapter 10. 회귀 테스트(Regression Testing)를 위한 골든 데이터셋(Golden Dataset) 구축 전략
- Chapter 11. 실전 예제 1: 확정적 비즈니스 로직 검증을 위한 AI 챗봇 오라클 구성
- Chapter 12. 실전 예제 2: SQL 생성 AI의 정확도 판별을 위한 실행 결과 비교 오라클
- Chapter 13. 실전 예제 3: 비정형 문서 데이터 추출을 위한 엄격한 데이터 유효성 검사 매커니즘
- Chapter 14. CI/CD 파이프라인 내 AI 모델 성능 모니터링 및 자동화된 오라클 배포
- Chapter 15. AI 개발 프로세스에서의 기술 부채와 오라클 유지보수 관리 체계
- Chapter 16. 결론: 결정론적 오라클을 통한 AI 소프트웨어의 신뢰성 극대화 방안