확률적 코드 생성 한계를 극복한 결정론적 인프라 컨텍스트 제공

Context

LLM 기반 코딩 어시스턴트가 소스 코드 패턴에 의존하여 존재하지 않는 DynamoDB GSI를 생성하는 확률적 추론의 한계 발생. 인프라 구성 요소는 단순 텍스트 컨텍스트가 아닌 실제 배포 상태와 관계성에 기반한 결정론적 이해가 필수적인 상황임.

Technical Solution

• 단순 RAG 기반의 정보 검색을 넘어선 시스템 토폴로지의 결정론적 이해 구조 설계
• 인프라 매핑 및 정적 분석을 통한 AI 소비 가능 형태의 인프라 컨텍스트 제공
• DynamoDB 인덱스 인식 및 스키마 관계 정의를 통한 Hallucination 방지 로직 구현
• 소스 코드 분석과 실제 배포된 인프라 상태 간의 괴리를 해결하는 Infrastructure Awareness 계층 도입
• 추론 기반의 예측이 아닌 명시적인 시스템 맵 기반의 쿼리 생성 가이드라인 수립