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Dev.toAI/ML
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Hallucination 63%에서 1.7%로 감소시킨 Agentic AI 데이터 스택 설계
Data Architectures Powering Agentic AI
AI 요약
Context
기존 Batch 쿼리 및 Dashboard 중심의 데이터 아키텍처는 Autonomous Agent의 실시간성 및 다단계 추론 요구사항을 충족하지 못함. 데이터의 낮은 신선도와 맥락 부재로 인한 LLM의 Hallucination 및 신뢰성 결여 문제가 시스템의 핵심 병목으로 작용함.
Technical Solution
- Raw Data의 모호성 제거를 위해 비즈니스 컨텍스트를 정의하는 Semantic Layer를 도입하여 LLM의 필드 해석 오류 방지
- 엔티티 간 다차원 관계를 모델링한 Knowledge Graph 기반의 Multi-hop Reasoning 구조를 통해 복잡한 인과관계 추론 구현
- Vector Search의 세만틱 검색과 Knowledge Graph의 구조적 정확성을 결합한 GraphRAG 하이브리드 아키텍처 설계
- 데이터 일관성 확보를 위해 Multi-step Task 수행 중 동일 테이블 참조 시 Iceberg Snapshot Pinning 기법 적용
- Agent의 자율적 데이터 접근 제어를 위해 Credential Vending API를 통한 Scoped 및 Short-lived 권한 부여 체계 구축
실천 포인트
- 단순 Vector DB 기반 RAG에서 관계 추론이 필요한 경우 Knowledge Graph 도입 검토 - Agent의 API 호출 시 공유 키 대신 단기 토큰 기반의 권한 제어 적용 - 분석의 일관성을 위해 데이터 Lakehouse의 Snapshot 기능을 통한 시점 고정 구현 - 모든 Agent 데이터 호출에 Trace ID를 부여하여 추론 경로의 Observability 확보