CAG 패턴 도입으로 컨텍스트 인식형 AI 시스템으로의 점진적 전환 달성함

Context

RAG는 대규모 언어모델 응답을 엔터프라이즈 데이터에 접목하는 실용적 기반임. 그러나 RAG는 각 요청을 독립적으로 처리하여 사용자 신원, 세션 연속성, 워크플로 상태, 도메인 제약 조건 등 런타임 컨텍스트를 명시적으로 모델링하지 않음. 이로 인해 컨텍스트 부적합한 응답, 사용자 간 불일치, 감사 어려움 등 일관된 실패 모드가 발생함.

Technical Solution

• Context Manager: 런타임 컨텍스트를 조립하고 정규화하는 명시적 계층으로 기존 RAG 파이프라인 위에 레이어링함
• Spring Boot 기반 구현:Established 애플리케이션 및 배포 아키텍처를 유지하면서 컨텍스트 오케스트레이션 기능을 기존 retriever 및 LLM 서비스 위에 구축함
• CAG 패턴:Retrieval-Augmented Generation을 대체하지 않고 명시적 컨텍스트 관리자로 확장함
• 사용자 역할 및 권한 적용:액세스 제어를 응답 생성 로직에 통합함
• 세션 상태 추적:대화 내 prior interactions를 컨텍스트에 포함시킴

Impact

컨텍스트를 1차 아키텍처 고려사항으로 취급함으로써 규제 환경 및 다중 테넌트 환경에서 AI 응답의 추적 가능성과 재현성이 향상됨. 엔터프라이즈 규칙 적용이 프롬프트 로직이 아닌 명시적 컨텍스트 계층에서 처리됨.

Key Takeaway

컨텍스트를 first-class 아키텍처 고려사항으로 승격하면 AI 응답 생성 과정을 감사하고 추론할 수 있으며, 기존 RAG 투자를 유지하면서 점진적 진화가 가능함.