Local LLM 기반 116개 도메인 특화 AI 레포지토리 구축 및 표준 아키텍처 확립

Context

Cloud API 기반 AI 서비스의 데이터 전송 비용 발생 및 개인정보 유출 리스크 상존. 특히 Healthcare 및 Legal 도메인의 PHI 보호와 기밀 유지 요구사항을 충족하기 위한 온프레미스 추론 환경의 필요성 증대.

Technical Solution

• Local-first 추론 전략을 통한 데이터 외부 유출 원천 차단 및 토큰 비용 제거
• Ollama 기반 Gemma 4 모델과 FastAPI, Streamlit을 결합한 표준 기술 스택 단일화로 개발 생산성 극대화
• Domain Logic과 LLM Integration Layer를 엄격히 분리하여 모델 교체 가능성을 확보한 디커플링 구조 설계
• Docker Compose 기반의 단일 명령 배포 환경 구축을 통한 환경 일관성 및 사용자 접근성 향상
• RAG 패턴의 도메인별 최적화 및 프롬프트 전략 차별화를 통한 정교한 응답 품질 확보

Key Takeaway

반복되는 프로젝트 패턴을 표준화된 템플릿으로 자산화하여 개발 리소스를 최소화하고, 도메인 특화 제약 사항을 설계의 중심에 두는 Privacy-first 아키텍처의 중요성.