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GeekNewsAI/ML
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Show GN: HydraLLM: 지능형 오케스트레이터
Clean Architecture 기반 다중 LLM 지능형 라우팅 및 회복탄력적 게이트웨이 설계
AI 요약
Context
단일 LLM 의존 시 발생하는 쿼터 제한과 가용성 저하 문제를 해결하기 위한 구조적 접근 필요. 공급자별 상이한 API 규격과 장애 상황에 유연하게 대응하는 통합 인터페이스의 부재를 개선하려는 목적.
Technical Solution
- Clean Architecture 적용을 통한 Domain, Services, Adapters, API 계층의 엄격한 분리로 변경 가능성 확보
- Context Analyzer를 통한 토큰 길이, 멀티모달 여부, 웹 검색 의도 기반의 동적 RoutingDecision 생성
- KeyManager의 쿼터 인지 쿨다운 메커니즘을 통한 오류 유형별(403: 24시간, 429: 1시간, 기타: 5분) 차등 장애 격리
- Playwright 및 Scrapling 기반의 Web Context Service를 통한 실시간 데이터 보강 및 프롬프트 주입 자동화
- asyncio.Lock 및 threading.Lock을 활용한 Concurrency Guard 설계로 고부하 환경 내 데이터 무결성 보장
- 브라우저 충돌 감지 시 자동 재시작하는 Self-Healing Scraper 구조를 통한 수집 프로세스 연속성 유지
실천 포인트
1. API 게이트웨이 설계 시 오류 코드별 쿨다운 시간을 차등 적용하여 불필요한 요청 낭비 방지
2. 외부 리소스 수집 모듈 도입 시 엄격한 반환 타입 정의와 가드 클로저를 통한 NoneType 런타임 에러 차단
3. 다중 공급자 라우팅 시 단순 Round-Robin이 아닌 컨텍스트 분석 기반의 가중치/조건부 라우팅 로직 검토