Claude API 기반 Cache-miss enrichment를 통한 DB 자동 확장 및 비용 70% 절감

Context

니치 데이터 수집 시 수동 Seed 데이터 구축의 고비용 구조와 사용자 입력 기반 DB의 낮은 초기 가치 제공이라는 딜레마 발생. 초기 데이터 부재로 인한 UX 저하 및 도메인 전문가 섭외에 소요되는 과도한 리소스 한계를 극복해야 하는 상황.

Technical Solution

• Cache-miss 시점에 Claude API를 호출하여 데이터를 실시간 생성하고 저장하는 Just-in-Time 데이터 확장 구조 설계
• JSON Schema 정의를 통한 AI 응답의 구조적 강제성 확보 및 비정형 텍스트 출력 방지
• "Return null if doesn't exist" 제약 조건을 프롬프트에 명시하여 Hallucination을 약 80% 억제
• 검색 쿼리를 Key로 활용한 Cache-aside 패턴을 적용하여 중복 API 호출 제거 및 응답 속도 최적화
• AI 생성 데이터를 DB에 영구 저장함으로써 시간이 지남에 따라 Cache Hit Ratio를 점진적으로 상승시키는 누적 성장 모델 구현