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Dev.toAI/ML
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LLM Routing의 비결정성을 YAML 기반 Rule-based 시스템으로 해결
LangGraph's Routing Is LLM-Guessing. I Wrote 50 Lines of Code to Make It Deterministic.
AI 요약
Context
LangGraph의 LLM Prompt 기반 Routing 방식이 가지는 비결정적 특성으로 인한 낮은 재현성 문제 발생. 프롬프트 수정만으로는 도구 선택의 일관성을 보장하기 어려운 Black Box 구조의 한계 존재.
Technical Solution
- LLM 추론을 배제하고 YAML 정의 기반의 Deterministic Routing 체계 도입
- Keyword 및 Regex 패턴 매칭 로직을 통한 입력값의 도메인 분류 자동화
- 우선순위(Priority) 기반의 규칙 적용으로 매칭 충돌 해결 및 제어권 확보
- 사용자 교정 데이터를 반영하는 Feedback Cache 메커니즘 설계
- 반복적인 교정 발생 시 이를 영구 규칙으로 승격시키는 동적 룰 업데이트 로직 구현
- 미사용 규칙의 자동 삭제(TTL) 기능을 통한 룰셋 최적화 유지
실천 포인트
1. 에이전트의 초기 Routing 단계에서 LLM 의존도를 낮추고 정적 규칙(Rule-set) 적용 검토
2. 정규표현식과 키워드 매칭을 통한 빠른 도메인 분류 레이어 구축
3. 사용자 피드백을 통해 정적 규칙을 동적으로 업데이트하는 피드백 루프 설계
4. 규칙의 우선순위 설정 및 유효기간 관리를 통한 룰셋 오염 방지