아프니까 개발자다 아프니까 개발자다

개인 로컬 AI 서버에 작은 서비스들을 붙여 두고 운영하다 보면 곧 한 가지 벽에 부딪힌다. AI 애플리케이션은 외부 의존이 유독 많다. 대형 언어 모델 API(LLM API — 프롬프트를 보내면 텍스트를 생성해 돌려주는 외부 서비스), 벡터 DB(vector DB — 문장을 숫자 벡터로 바꿔 저장하고 의미가 비슷한 것을 찾아 주는 검색 엔진), 음성 인식·이미지 분석 모델처럼 GPU를 한참 점유하는 무거운 모델까지. 이 의존들을 테스트에서 매번 진짜로 호출하면 느리고, 비싸고, 무엇보다 불안정하다.그래서 자연스럽게 mock(목 — 진짜 객체 대신 미리 정한 값을 돌려주는 가짜 대역)으로 갈아끼운다. 그런데 여기서 흔한 함정이 하나 있다. 전부 mock하면 테스트가 통과하는데도 아무것도 검증하지 않는다...