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Dev.toAI/ML
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Ollama 기반 Gemma 4 도입을 통한 Local-first 문서 처리 아키텍처 구현
Local AI Office Assistant That Never Sends Your Documents to the Cloud
AI 요약
Context
기존 Cloud 기반 AI 문서 도구의 데이터 외부 유출로 인한 보안 취약성 확인. 민감한 기업 문서의 개인정보 보호와 API 비용 및 구독 모델의 의존성 제거 필요성 대두.
Technical Solution
- Ollama 프레임워크를 활용한 Gemma 4 모델의 Local Deployment 구조 설계
- OCR 및 파싱 레이어를 통한 JPG, PNG, PDF 등 다양한 비정형 데이터의 정형화 처리
- Local GPU 자원 최적화를 통한 Memory Management 및 모델 추론 성능 확보
- Batch Processing 파이프라인 구축을 통한 다량의 문서 파일 일괄 처리 자동화
- Template-based Formatting 로직을 적용한 문서 타입 간 변환(Conversion) 워크플로우 구현
- Local File System 기반의 데이터 저장 및 처리로 외부 네트워크 전송을 완전히 차단한 Privacy-first 설계
실천 포인트
1. Local LLM 도입 시 하드웨어 제약에 따른 모델 파라미터 사이즈 및 Quantization 수준 검토
2. 비정형 문서 처리 시 OCR 정확도 향상을 위한 전처리 파이프라인 설계
3. 클라우드 의존성 제거를 위한 Local Inference 엔진(Ollama 등)의 추상화 계층 구성