LLM 기반 AI-Agentic Architecture로 편향성 감사 자동화 구현

FairLens AI: An Intelligent Dashboard for Automated Bias Auditing

Bibhu Pradhan2026년 5월 26일3분intermediate

AI 요약

Context

복잡한 통계 엔진을 직접 하드코딩하던 기존 방식의 개발 병목으로 인해 정적 Mockup 단계에서 프로젝트 정체 발생. 다양한 데이터셋의 Edge Case 처리와 Feature Importance 산출을 위한 수동 로직 구현의 한계 직면.

하드코딩된 통계 엔진을 제거하고 Google Gemini 3 Flash Preview 기반의 AI-Agentic Architecture로 전환
Supabase Edge Functions(Deno)를 활용한 Serverless Backend 구축으로 클라이언트 부하 최소화 및 API 보안 강화
CSV 교차 집계 데이터를 LLM에 전달하는 정교한 System Prompt 설계를 통해 전문 Fairness Expert 역할 부여
LLM 응답을 Strictly Typed JSON Tool Calls로 정의하여 데이터 일관성 확보 및 Frontend 매핑 최적화
Zod Schema와 TypeScript Interface를 통한 Edge Function과 Frontend 간의 Type Safety 보장
Recharts와 Framer Motion을 활용해 AI가 생성한 정량적 지표를 시각적 Gauge 및 Dashboard로 동적 렌더링

실천 포인트

1. 복잡한 통계/수학적 로직 구현 시 하드코딩 대신 LLM의 Structured Output(JSON)을 활용한 Agentic 접근법 검토

2. Serverless Edge Function을 통해 연산 집약적 작업을 분리하고 클라이언트 리소스 최적화 수행

3. LLM 응답의 불안정성을 제어하기 위해 Zod 등을 활용한 런타임 타입 검증 및 스키마 정의 적용

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