런 바인딩(Run Binding)은 개별 AI 실행을 특정 릴리스 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 릴리스 상태를 통해 재현하고, 상태가 바뀌었으면 Diff로 무엇이 달라졌는지 확인합니다.