Layered State 관리와 Personalization Budget 최적화를 통한 AI 학습 플랫폼 설계

Context

학습자별 실시간 적응형 학습 구현을 위한 State 관리 및 LLM 추론 비용과 Latency 사이의 상충 관계 발생. 단순 벤치마크 기반 평가로는 실제 학습 성과 측정 및 모델 회귀 현상 감지가 불가능한 한계 직면.

Technical Solution

• 학습 데이터의 성격에 따른 Short-term(세션), Medium-term(토픽 마스터리), Long-term(프로필)으로 구분한 Layered State Architecture 설계
• 요청 중요도와 빈도에 따라 Base Prompt, Retrieved Context, User Context의 비중을 조절하는 Personalization Budget 전략 도입
• High-stakes 상호작용에는 전체 리소스를 투입하고 Low-stakes 상호작용에는 예산을 제한하여 Cost와 Latency 최적화
• Streaming Response 적용 및 Context Caching과 모델 경량화를 통한 First Token Latency 최소화
• 사실 관계 검증 및 Confidence Threshold 설정을 통한 AI Tutor의 Hallucination 방지 Guardrails 구축
• 자동화 벤치마크의 한계를 극복하기 위한 정기적 Human Evaluation 프로세스 운영