Deterministic Decision Engine 도입을 통한 AI Hallucination 제거 및 시스템 신뢰성 확보

Prompt Wars Attempt 2 – From AI Demo to Real System

Mohammed Ansari2026년 4월 20일3분intermediate

AI 요약

Context

단순 응답 생성 중심의 AI 데모 수준 아키텍처로 인한 시스템 신뢰성 부족 및 제어 불가능한 출력 발생. 실제 프로덕션 환경에서 요구되는 결정론적 의사결정 구조의 부재를 해결해야 하는 상황.

Vertex AI의 추론 능력과 Rule-based Decision Engine을 결합한 하이브리드 결정 계층 설계
Firebase(실시간 데이터)와 BigQuery(이력 데이터)를 통합하여 현재 상황과 과거 패턴을 동시에 고려하는 Context Builder 구현
최단 거리와 혼잡도를 대조 분석하는 Priority Handling 로직을 통한 최적 경로 도출 프로세스 구축
극심한 혼잡도(>85%) 및 유효하지 않은 입력값에 대응하는 Fallback logic 설계를 통한 시스템 가용성 확보
Cloud Run 기반의 Stateless 아키텍처 채택으로 트래픽 변화에 대응하는 Auto-scaling 환경 구성
/engine, /services, /routes로 구분된 모듈형 디렉토리 구조 설계를 통한 유지보수성 및 확장성 강화

실천 포인트

1. AI 모델에 직접 응답을 맡기지 말고, Rule-based 필터를 통한 결과 검증 단계가 존재하는가?

2. 실시간 데이터(Hot path)와 분석 데이터(Cold path)를 결합하여 컨텍스트를 생성하고 있는가?

3. 임계치 초과 등 엣지 케이스 발생 시 시스템이 정의된 Fallback 경로로 동작하는가?

4. 인프라 수준에서 Stateless 설계를 통해 수평 확장(Scale-out)이 가능한 구조인가?

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