Integrated Grounding Engine 도입으로 Latency 35% 감소 및 정확도 동시 확보

Context

LLM 선택 시 Speed(Flash 모델)와 Accuracy(Pro 모델) 사이의 상충 관계 존재. 기존 RAG 워크플로우의 외부 데이터 결합 방식이 구조적으로 비효율적이며 Latency를 유발하는 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

• Integrated Grounding Engine 적용을 통한 데이터 결합 프로세스의 Native 수준 최적화
• 외부 모듈 결합 방식의 사이드카 구조를 제거한 일체형 Grounding 아키텍처 설계
• Reasoning Traces 도입을 통한 모델 추론 과정의 가시성 확보 및 Debugging 가능 구조 구현
• 실시간 상호작용 앱에 최적화된 Speed-to-Accuracy 비율의 추론 로직 적용
• 예측 가능한 결과 도출을 위한 Developer Control 인터페이스 강화

Impact

• 기존 RAG 워크플로우 대비 Latency 약 35% 감소
• Edge-case 에러 탐지 능력 향상에 따른 응답 정확도 개선

Key Takeaway

데이터 Grounding 과정을 모델 내부로 내재화함으로써 추론 효율성과 정확도를 동시에 높이는 아키텍처적 접근의 중요성 확인