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Canonical English Brain 도입을 통한 다국어 분석 비용 최적화
My analysis engine has two brains now
AI 요약
Context
독일어 기반의 분석 엔진을 사용하여 14개 언어 서비스를 제공하던 구조로 인해 각 언어별 개별 분석 연산이 발생하는 고비용 구조임. 언어별 독립적 프로세스 실행으로 인한 리소스 낭비와 확장성 저하가 주요 병목 지점으로 작용함.
Technical Solution
- English를 Canonical Source of Truth로 설정한 단일 분석 엔진 재설계
- 'Generate Once, Translate Many' 전략을 통한 분석 단계와 번역 단계의 완전 분리
- 분석 결과물의 중앙 집중식 캐싱을 통한 중복 연산 제거 및 응답 속도 향상
- 영어 기반의 분석 로직 고도화를 통한 결과물의 정밀도 및 논리적 일관성 확보
- 다국어 출력 요구사항을 가벼운 Translation Layer로 처리하여 API 호출 횟수 최소화
실천 포인트
1. 다국어 서비스 설계 시 초기 단계에서 Canonical Language를 정의했는가?
2. 고비용 연산(LLM 분석 등)과 저비용 연산(번역)을 분리하여 파이프라인을 구성했는가?
3. 언어별 독립 생성 대신 단일 소스 기반의 Translation + Caching 전략을 검토했는가?