Meta EngineeringLLM 추론과 Deterministic Rule의 하이브리드 설계를 통한 데이터 분류 체계 구축
Privacy-Aware Infrastructure in the AI-Native Era: An Asset Classification Case Study
AI 요약
Context
AI-Native 환경에서 데이터 모달리티의 다양화와 빠른 반복 주기로 인해 수동 데이터 분류의 한계 발생. 필드명 기반의 단순 분류는 문맥에 따른 모호성으로 인해 False Positive/Negative를 유발하며, 이는 하위 Privacy Enforcement 계층의 전체 오류로 전이되는 구조적 결함 보유.
Technical Solution
- Context Enrichment: 분류 전 코드 분석, Lineage, 소유권 정보를 통합하여 모델의 추론 정확도를 높이는 풍부한 컨텍스트 사전 구축
- LLM as a Reasoner: 모호한 신호 처리 및 Cold Start 문제 해결을 위해 LLM을 추론 엔진으로 활용하되, Production 결정 단계에서는 배제
- Distillation Process: LLM이 도출한 안정적인 추론 결과를 인간이 검토한 후 Versioned Deterministic Rule로 변환하여 반영
- Hybrid Enforcement: Production 환경에서는 Low Latency와 Audit 가능성을 위해 결정론적 규칙을 우선 적용하고, 미정의 사례에 대해서만 LLM Fallback 구조 채택
- Human-in-the-loop: 참조 라벨의 판정 및 규칙 승인 단계에 인간 관여를 배치하여 거버넌스의 책임성 확보
실천 포인트
["\ucd94\ub860\uc758 \ubaa8\ud638\uc131\uc774 \uc788\ub294 \ub3c4\uba54\uc778\uc5d0\uc11c LLM\uc744 \uc9c1\uc811 API\ub85c \ud638\ucd9c\ud558\ub294 \ub300\uc2e0, \uaddc\uce59 \ucd94\ucd9c\uae30\ub85c \ud65c\uc6a9\ud558\uace0 \uc788\ub294\uac00?", "Production \ud658\uacbd\uc758 \uacb0\uc815 \ub85c\uc9c1\uc774 \uac10\uc0ac(Audit) \uac00\ub2a5\ud558\uace0 \uc7ac\ud604 \uac00\ub2a5\ud55c Deterministic Rule \uae30\ubc18\uc73c\ub85c \uc124\uacc4\ub418\uc5c8\ub294\uac00?", "\ub370\uc774\ud130 \ubd84\ub958 \uc2dc \ub2e8\uc21c \uc2a4\ud0a4\ub9c8 \uc815\ubcf4 \uc678\uc5d0 Lineage \ubc0f \ucf54\ub4dc \ucee8\ud14d\uc2a4\ud2b8\ub97c \uacb0\ud569\ud55c Enrichment \uacfc\uc815\uc774 \ud3ec\ud568\ub418\uc5c8\ub294\uac00?", "\ubaa8\ub378\uc758 \ucd94\ucc9c \uacb0\uacfc\uc640 \uc778\uac04\uc758 \uac80\ud1a0 \ub77c\ubca8\uc744 \ubd84\ub9ac\ud558\uc5ec \uad00\ub9ac\ud558\uace0 \uc788\ub294\uac00?"]
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