LLM Artifact를 DB Schema로 정규화한 AI Provenance 추적 체계 구축

Context

LLM 모델 가중치(.gguf, .safetensors)를 단순 Binary Blob으로 취급하여 발생하는 모델 버전 관리 및 라이선스 추적의 불투명성 존재. 기존 DB GUI가 데이터 Row에만 집중하여 AI Artifact의 메타데이터와 실제 추론 결과 간의 연결 고리를 상실한 구조적 한계 분석.

Technical Solution

• L-BOM CLI를 통한 .gguf 파일 내 Quantization, Context Length, License 등 핵심 메타데이터 추출
• 추출된 SBOM 데이터를 DB Schema 내 모델 Artifact 테이블로 직접 Ingest 하여 정적 파일을 동적 스키마 객체로 전환
• Chat Session 테이블과 Model Artifact 테이블 간의 Join 쿼리를 통해 특정 응답의 생성 모델 SHA256 해시를 추적하는 Lineage 구조 설계
• 모델 가중치와 애플리케이션 데이터를 단일 Pane of Glass에서 시각화하여 Black Box 형태의 AI 에셋을 Auditable Asset으로 변환
• Rust 기반 워크플로우 하네스를 채택하여 GC Pause 제거 및 컨테이너 Bloat 최소화를 통한 실행 환경 최적화