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GeekNewsAI/ML
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ktx - 데이터/분석 에이전트를 위한 실행 가능한 컨텍스트 레이어
지표 정의 및 Join Graph 기반의 자가 개선형 Context Layer 구축
AI 요약
Context
AI 에이전트가 데이터 웨어하우스를 질의할 때 지표 계산식을 임의로 생성하여 승인된 정의와 다른 수치를 반환하는 문제 발생. 매 질문마다 웨어하우스를 재탐색하는 비효율과 데이터 정합성 결여라는 아키텍처적 한계 직면.
Technical Solution
- 승인된 지표 정의와 테이블 관계를 통합 관리하여 에이전트에 공급하는 Context Layer 설계
- Join Graph 사전 구축을 통한 Chasm 및 Fan Trap 집계 오류의 구조적 회피
- Full-text Search와 Semantic Search를 결합한 하이브리드 검색 체계 도입
- Read-only 연결 설계를 통한 원본 데이터베이스의 쓰기 무결성 보장
- 위키 콘텐츠 수집 및 중복 제거 로직을 통한 소스 간 모순 검토 프로세스 구현
- 테이블 샘플링 및 사용 패턴 캡처 기반의 메타데이터 최적화로 Query 정확도 향상
실천 포인트
1. AI 에이전트의 SQL 생성 시 지표 정의를 외부 레이어로 분리하여 정합성 확보
2. 복잡한 Join 구조는 Graph 형태로 사전 정의하여 에이전트의 논리적 오류 방지
3. RAG 시스템 구축 시 단순 벡터 검색 대신 키워드 기반 검색을 병행하여 정확도 개선
4. 데이터 접근 권한을 Read-only로 제한하여 인프라 안정성 확보