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Dev.toAI/ML
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160GB VRAM 기반 Local LLM과 250개 테이블 Postgres를 결합한 개인 지능 플랫폼 Nexus 설계
It’s Not Just the College Kids
AI 요약
Context
상용 AI 서비스의 얕은 메모리 구조와 데이터 프라이버시 제약으로 인한 한계 발생. 단순 질의응답 수준의 Product 사용자 경험을 넘어, AI를 시스템 구성 요소로 활용하는 Material 관점의 아키텍처 필요성 대두.
Technical Solution
- 250개 테이블의 Postgres Schema를 통한 정밀한 상태 관리 및 데이터 소유권 확보
- 160GB VRAM 규모의 Local LLM Inference 환경 구축으로 클라우드 노출 없는 Private Mesh Network 구현
- Bounded Reasoning Agents 구조 채택을 통한 무분별한 자율 실행 방지 및 인간 중심의 결정 권한 유지
- 93개의 Handler와 Job System을 통해 Agent의 제안을 결정론적(Deterministic) 프로세스로 변환하는 실행 계층 분리
- 26개 데이터 소스와 14개 동기화 인터벌을 통한 다각적 컨텍스트 캡처 및 교차 검증 파이프라인 설계
- Circuit Breaker가 적용된 LLM Router 및 Distributed Autoscaler 도입으로 시스템 안정성 확보
실천 포인트
1. Agent에게 실행 권한을 부여하기 전 '제안-승인-실행'의 결정론적 워크플로우가 설계되었는가?
2. 상용 AI의 컨텍스트 윈도우 한계를 극복하기 위한 자체 Memory Layer(Vector DB/RDBMS)의 스키마가 정의되었는가?
3. 데이터 민감도에 따라 Local Inference와 Cloud API를 분기하는 LLM Router 전략을 수립했는가?
4. AI의 환각(Hallucination)을 잡기 위해 서로 다른 데이터 소스를 교차 검증하는 파이프라인이 존재하는가?