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Dev.toAI/ML
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Session Piggybacking 기반의 멀티 LLM 합의 엔진 구축
I got tired of switching tabs to compare AIs, so I built a Consensus Engine
AI 요약
Context
단일 LLM의 Hallucination 및 모델별 특성 차이로 인한 수동 교차 검증의 비효율성 발생. 브라우저 탭 간 프롬프트 복제와 수동 비교 작업으로 인한 워크플로우 병목 현상 심화.
Technical Solution
- Side-by-Side 인터페이스를 통한 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity 동시 쿼리 수행 구조 설계
- 다수 모델의 출력값을 입력으로 받는 Secondary Pass 로직을 통한 Verdict Engine 구현
- 모델 간 합의 지점과 상충 지점을 정밀 분석하여 최종 단일 결론을 도출하는 Synthesis 알고리즘 적용
- API Key 설정 없이 기존 브라우저 세션을 활용하는 Session Piggybacking 방식의 인증 우회 설계
- 사용자의 로그인 세션을 통해 쿼리를 라우팅함으로써 설정 마찰 제거 및 API 비용 제로화 달성
실천 포인트
1. 사용자 온보딩 마찰을 최소화하기 위해 API Key 방식 외에 기존 세션 활용 가능성 검토
2. 단일 AI 출력의 신뢰도 문제를 해결하기 위한 Multi-model Consensus 구조 도입 고려
3. 정답 도출뿐만 아니라 모델 간의 의견 차이를 명시하는 분석 레이어 추가 설계