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Dev.toAI/ML
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On-premise LLM 기반 Jira 통합 자동화로 노이즈 69.1% 제거
How to Build a Local LLM Agent to Automate Work List Generation from Monthly Reports (With Jira Integration)
AI 요약
Context
개발자 보고서의 비정형 데이터 처리 과정에서 발생하는 수동 분석의 비효율성과 데이터 일관성 결여 문제 발생. Cloud AI 도입 시 내부 프로젝트 활동 정보 노출에 따른 보안 리스크와 데이터 주권 상실 위험 존재.
Technical Solution
- Ollama 기반 Gemma 4 E2B 모델 및 nomic-embed-text 모델을 활용한 CPU-only On-premise 환경 구축
- Context Window(4,096 tokens) 제약 해결을 위한 리포트 단위 Chunking 및 다중 작업 분리 로직 설계
- Jira API 연동을 통한 Ticket ID 기반 상세 설명 보강으로 비정형 텍스트의 문맥 정보 강화
- 특정 키워드 기반 Bad-word Filter를 IDP 파이프라인에 통합하여 무의미한 진척 보고 항목 제거
- CPU 연산 속도 한계를 극복하기 위해 실시간 요청 대신 Overnight Cron Job 방식의 비동기 배치 처리 채택
- PostgreSQL 기반의 Local Vector Database를 활용한 중복 작업 탐지 및 데이터 정규화 구현
실천 포인트
1. LLM Context Window 초과 시 단순 분할이 아닌 논리적 단위의 Chunking 전략 수립
2. 정성적 데이터 정제 시 LLM 의존도를 낮추는 결정론적 Filter(Bad-word filter) 우선 적용
3. 데이터 보안이 필수적인 엔터프라이즈 환경에서는 Ollama 등 Local LLM Runtime 검토
4. 추론 속도가 병목인 경우 사용자 경험을 고려한 비동기 배치(Cron Job) 아키텍처 설계