Modular AI Infrastructure를 통한 RAG 및 Vector Store 추상화 패키지 구현

Context

AI 프로젝트마다 Vector Search 및 Embedding 워크플로우를 반복적으로 재구축하는 인프라 중복 개발 문제 발생. 기존 도구들의 과도한 추상화 또는 낮은 커스터마이징 자유도로 인한 생산성 저하 및 유지보수 비용 증가.

Technical Solution

• Backend Agnostic 설계를 통한 FAISS, ChromaDB, Qdrant 등 다양한 Vector Database 교체 가능 구조 확보
• Modular Architecture 도입으로 사용자 필요 기능만 선택적으로 사용하는 경량화된 의존성 관리 구현
• Embedding Workflow 및 Semantic Search 로직의 표준화된 인터페이스 설계를 통한 코드 재사용성 극대화
• RAG Pipeline 및 AI Memory System 구축을 위한 공통 인프라 레이어 추상화로 개발 리드타임 단축
• 확장 가능한 AI Backend Architecture 설계를 통해 Multi-Agent 시스템의 공유 메모리 구조 지원