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Dev.toAI/ML
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데이터 계보(Lineage) 확보를 통한 AI 모델의 설계 맥락 복원
For Londoners, a Roman Bridge Still Determines Your Commute
AI 요약
Context
과거의 제약 사항과 의사결정이 현재의 데이터 스키마와 시스템 구조에 암묵적으로 잔존하는 현상 분석. 설계 근거가 소실된 상태에서 AI 모델이 결과 데이터만 학습함으로써 발생하는 논리적 괴리와 불투명한 추론 과정의 한계점 지적.
Technical Solution
- 데이터 Ingest 단계에서 메타데이터 래핑을 통한 원천 맥락(Context) 보존
- Manifest 서명을 통한 데이터 생성 및 변환 과정의 무결성 보증
- Downstream Transform 전 과정에 설계 의도와 제약 사항을 포함하는 Lineage 전파
- LLM이 데이터의 기원과 변경 이력을 함께 참조하는 Substrate 구조 설계
- 추측 기반의 AI 추론을 배제하고 명시적 데이터 계보에 기반한 정답 도출 로직 구현
실천 포인트
1. 레거시 컬럼 삭제 전 당시의 규제 및 비즈니스 제약 사항을 문서화했는가?
2. 데이터 파이프라인의 각 단계에서 변환 로직의 '이유'가 메타데이터로 전달되는가?
3. AI 모델 학습 데이터셋에 스키마 설계 당시의 Context가 포함되어 있는가?
4. 데이터 계보(Lineage) 추적이 가능한 인프라가 구축되어 있는가?