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GeekNewsAI/ML
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Show GN: 완전하게 로컬에서 돌리는 AI 페르소나 시뮬레이터
Air-gapped 환경의 Local LLM 기반 Multi-Agent 시뮬레이션 워크벤치 구현
AI 요약
Context
클라우드 API 의존적인 AI 서비스의 데이터 유출 위험과 프라이버시 침해 문제를 해결하기 위한 로컬 중심 환경 필요성 대두. 기존 단일 챗봇 구조의 한계를 넘어 복합적인 이해관계자의 상호작용을 분석할 수 있는 시뮬레이션 체계 요구됨.
Technical Solution
- 데이터 보안 극대화를 위한 Air-gap 환경 기반의 Local-first 아키텍처 설계
- Ollama 엔진을 통한 Gemma 4 및 OSS 20B/120B 모델의 로컬 추론 최적화
- PDF, Markdown 등 비정형 데이터의 Ontology 및 Graph 변환을 통한 Context 주입 체계 구축
- Persona 기반 Multi-Agent 상호작용 로직을 통한 시장 및 조직 반응 시뮬레이션 구현
- Flask Backend와 Vue 3/Vite Frontend의 분리 및 Docker Compose를 통한 배포 환경 표준화
- SearXNG 연동을 통한 Self-hosted Search 기반의 외부 지식 확장 구조 채택
실천 포인트
1. 민감 데이터 처리를 위한 Air-gap 환경의 LLM 추론 인프라 검토
2. 정적 문서의 Graph-based Ontology 변환을 통한 Agent Context 정밀도 향상
3. 단일 챗봇이 아닌 Multi-Agent 간의 상호작용 설계를 통한 시나리오 분석 적용
4. 외부 API 의존성을 제거한 Self-hosted Search 엔진 연동 가능성 확인