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Dev.toAI/ML
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단일 LLM 의존 탈피를 통한 Specialized Multi-Model Architecture 전환
A pergunta errada é: "Qual é a melhor LLM?"
AI 요약
Context
단일 LLM과 거대 Prompt에 의존하는 초기 AI 아키텍처의 한계 분석. 복잡도 증가에 따른 비용 상승, Latency 증가, Context 오염 및 응답 일관성 저하 문제 발생.
Technical Solution
- 단일 모델 중심에서 전문화된 컴포넌트 기반의 Composite Architecture로 전환
- Harness 도입을 통한 Workflow 오케스트레이션 및 모델 간 Task Routing 제어
- Agent 기반의 역할 분리를 통해 시스템 복잡도 감소 및 예측 가능성 확보
- Skill 및 Tool 인터페이스 설계를 통한 외부 API 및 DB 연동으로 LLM의 연산 부하 분산
- Memory 및 Retrieval 메커니즘 적용을 통한 필수 정보 선별 주입으로 Context Window 효율화
- Evaluation Layer 구축을 통한 응답 검증 및 비판적 피드백 루프 구현
실천 포인트
- Task의 성격(Planning, Coding, Analysis)에 따라 최적의 LLM을 매핑한 Routing Table 설계 여부 검토 - 모든 정보를 Prompt에 넣는 대신 RAG 기반의 Retrieval 전략으로 Context 정제 프로세스 도입 - LLM 응답을 그대로 출력하지 않고 검증하는 독립적인 Evaluation Agent 배치 - Prompt Engineering 중심에서 Context 및 Agent Engineering으로 설계 관점 전환