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Dev.toDatabase
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AI 데이터 답변 신뢰성 확보를 위한 Query Provenance 강제 설계
Every AI database answer needs a source trail
AI 요약
Context
AI 에이전트가 생성한 데이터 답변의 근거 부족으로 인한 신뢰성 저하 발생. 단순 Hallucination을 넘어 잘못된 Source, Stale Replica, 부적절한 Tenant Scope 선택으로 인한 오답 가능성 상존.
Technical Solution
- Model의 사후 생성 방식이 아닌 Database/MCP Layer에서 Provenance를 직접 생성하는 구조 설계
- Query 대상 Source System 및 Schema/View Version 정보를 메타데이터로 포함
- 적용된 Metric Definition과 데이터 추출 시점의 Freshness Window 명시
- Tenant, Region, Role 등 결과값에 영향을 준 구체적 Scope 제약 조건 기록
- Live Data, Replica, Cached Snapshot 등 데이터의 물리적 출처를 구분하여 반환
실천 포인트
1. AI 답변의 근거 생성을 LLM의 추론에 맡기지 말고 데이터 계층의 Tool Result에 포함시켰는가?
2. 결과값에 영향을 준 Schema 버전과 Metric 정의가 추적 가능한 형태로 저장되었는가?
3. 데이터의 최신성(Freshness)과 물리적 출처(Replica vs Live)가 명시되었는가?
4. Tenant 및 User Scope 등 데이터 필터링 기준이 명확히 기록되었는가?