런 바인딩(Run Binding)은 개별 AI 실행을 정해진, 고정된 데이터 상태에 묶는 것을 뜻합니다. 각 실행이 어떤 데이터 조건에서 나온 결과인지 설명할 수 있게 만드는 연결 고리입니다.
실행 하나가 끝나면 답만 남습니다. 그 답이 어떤 스키마, 어떤 필드 정의, 어떤 정책이 적용된 데이터 위에서 나왔는지는 따로 묶어두지 않으면 사라집니다. 감사나 재심사에서 묻는 것은 결과 자체가 아니라 그때 그 조건이라, 이 연결이 없으면 답을 방어할 수 없습니다.
실험 추적과는 목적이 다릅니다. 실험 추적은 학습 단계에서 하이퍼파라미터와 지표를 비교하려고 기록합니다. 런 바인딩은 프로덕션 실행을 데이터 상태에 묶어 나중에 같은 조건으로 되돌릴 수 있게 하는 쪽입니다. 묶인 실행은 같은 데이터 상태로 다시 실행할 수 있고, 그 뒤 데이터가 바뀌었다면 비교해서 무엇이 달라졌는지 확인합니다. Syntitan에서는 이를 실행 기록으로 다룹니다. 각 실행이 쓴 데이터 버전·설정·평가 조건을 기록하므로, 저장된 버전으로 다시 실행하고 이전 버전과 비교할 수 있습니다.