모델 성능을 넘어선 4계층 Context Layer 기반의 Enterprise AI 신뢰성 확보 전략

Context

기존 Enterprise AI 구축 방식은 Foundation Model과 Vector Store 결합에만 치중하여 조직 내부의 특수성(Organizational Knowledge)을 간과함. 이로 인해 데이터의 실제 의미, 최신성, 권한 체계가 반영되지 않아 프로덕션 환경에서 신뢰할 수 없는 결과물을 생성하는 한계 발생.

Technical Solution

• Data Catalog 기반의 Semantic Layer를 활용해 비즈니스 용어 정의 및 Column-level Lineage를 확보함으로써 데이터의 정체성 정의
• Observability 플랫폼과 연동한 Operational Layer 구축으로 Pipeline Lag 및 SLA 상태를 확인하여 데이터 신뢰도 판별 로직 구현
• 단순 Read 권한을 넘어 Action Authorization 중심의 Policy Layer를 설계하여 자율 실행 범위와 인간 승인 프로세스 분리
• Prior Investigation History를 관리하는 Historical Layer를 통해 과거 해결 패턴을 재활용하는 조직적 기억 장치 마련
• MCP(Model Context Protocol) 서버를 도입하여 Catalog 메타데이터를 Agent가 호출 가능한 Structured Function Call 형태로 노출