GPU 없이 5ms 응답, 환각 없는 Knowledge Field 기반 AI 설계

Context

통계적 패턴 기반의 Next-token Prediction 방식인 LLM의 고질적인 Hallucination 문제와 막대한 연산 자원 의존성 분석. 확률적 문장 생성으로 인해 지식의 부재를 인지하지 못하고 그럴싸한 오답을 출력하는 기존 아키텍처의 한계 직면.

Technical Solution

• Statistical Pattern 생성 방식에서 탈피한 Structured Knowledge Field 기반의 Retrieval 아키텍처 채택
• 개념 간의 연결성을 물리적 필드 구조로 정의하여 데이터 간 인과관계 및 관련성을 자동 형성하는 Harmonic Structure 설계
• 신규 개념 유입 시 별도의 Retraining 없이 실시간으로 기존 필드에 통합되는 Continuous Learning 메커니즘 구현
• 지식 부재 시 확률적 추론을 배제하고 연결성 부재를 그대로 출력하는 Honest Acknowledgment 로직 적용
• Reasoning Chain 가시화를 통해 활성화된 개념, 순서, Confidence Level을 추적 가능한 구조로 설계
• GPU 및 Cloud 인프라 없이 표준 Laptop 환경에서 동작하는 Low-resource 연산 최적화