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Aurora DSQL과 ECS 기반의 법률 AI 자동화 플랫폼 구축
Building a Legal AI Platform on Aurora DSQL and Vercel
AI 요약
Context
법률 도메인의 파편화된 문서 관리와 LLM의 Hallucination 문제로 인한 신뢰성 부족 해결 필요. 단순 챗봇을 넘어 법원 포털 자동 제출 및 실제 법령 기반의 근거 제시가 가능한 통합 워크스페이스 설계 요구.
Technical Solution
- Aurora DSQL의 15분 TTL 토큰 제약을 극복하기 위한 맞춤형 Pool Manager 설계 및 중복 갱신 방지 로직 구현
- RLS 미지원 제약을 해결하기 위해 모든 쿼리에 explicit firm_id scoping을 적용한 데이터 격리 구조 채택
- Lambda의 패키지 크기 및 Timeout 한계를 회피하고자 Python 기반 Browser-use 서비스를 ECS 컨테이너로 분리 및 HTTP 통신 구현
- Steel CDP 세션 공유를 통한 Playwright Core 기반의 브라우저 액션 기록 및 결정론적 재생(Deterministic Replay) 메커니즘 구축
- S3 직접 접근 권한 부여의 보안 리스크를 제거하기 위해 Steel Files API를 이용한 CDP 프로토콜 레벨의 파일 입력 처리
- Aurora DSQL의 DDL 트랜잭션 제약을 해결하기 위한 커스텀 Migration Runner 개발
실천 포인트
- Serverless DB 도입 시 세션 설정 및 RLS 지원 여부를 확인하고 대체 격리 전략 수립 - 대규모 라이브러리나 긴 실행 시간이 필요한 AI Agent 작업은 Lambda 대신 ECS 컨테이너 고려 - LLM의 Hallucination 방지를 위해 RAG 기반의 검증 가능한 외부 Knowledge Base 연동 구조 설계 - 보안 민감 파일 처리 시 스토리지 직접 접근보다 프로토콜 기반의 API 인터페이스 활용