단순 NLP를 넘어 Distributed Systems 기반 Operational Infrastructure 설계로의 전환

Context

데모 수준의 챗봇과 달리 엔터프라이즈 환경은 파편화된 API와 일관성 없는 사용자 행동으로 인한 높은 복잡도를 가짐. AI 모델의 성능보다 데이터 일관성, API 오케스트레이션, 세션 신뢰성 등 시스템 아키텍처의 한계가 실제 프로덕션의 병목 지점으로 작용함.

Technical Solution

• 단순 NLP 문제에서 Distributed Systems Engineering 관점으로 설계 패러다임 전환
• 통합 미들웨어 구축을 통한 CRM, ERP 등 이기종 시스템 간 API 일관성 확보 및 오케스트레이션 구현
• 모델 크기보다 Retrieval Architecture 고도화에 집중하여 Metadata Tagging 및 권한 기반 검색으로 Hallucination 억제
• 사용자 이탈 방지를 위한 구조적 Metadata 전달 및 컨텍스트 유지 기반의 Escalation Flow 설계
• Day One Observability 적용을 통해 Failed Intent와 API Failure 패턴을 분석하는 모니터링 체계 구축
• 범위 제어(Scope Control) 전략을 통한 특정 고반복 워크플로우 우선 자동화 후 점진적 확장