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Dev.toBackend
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C# 기반 고성능 Knowledge Layer 구축으로 Context 구성 시간 17ms 달성
I built a C# Knowledge Layer to solve the AI Agent Memory Crisis
AI 요약
Context
AI Agent가 다종의 데이터 소스에서 컨텍스트를 직접 수집하는 과정에서 발생하는 높은 Token 소모와 Latency 지연 문제 분석. API 루핑으로 인한 LLM의 Hallucination 발생 및 비결정론적 데이터 조립 과정의 한계 식별.
Technical Solution
- Agent의 데이터 수집 부하를 제거하기 위해 Backend에서 컨텍스트를 사전 조립하는 Deterministic Logic 아키텍처 설계
- AVX-512 SIMD를 활용한 Glacier.Vector 기반의 고속 Semantic Search 구현
- Zero-allocation 구조의 Glacier.Graph를 통한 엔티티 간 관계 및 Fraud Mapping 최적화
- Naive RAG의 Chunking 문제를 해결하는 Glacier.DocTree 기반의 Hierarchical Parsing 적용
- Glacier.Polaris DataFrame 엔진을 통한 정형 CRM 및 메트릭 데이터의 고속 처리
- 위 4가지 레이어를 Glacier.Bundle로 통합하여 단일 In-memory Broker를 통한 고밀도 Prompt Bundle 생성
실천 포인트
1. Agent의 API 호출 루프 횟수와 Token 소모량을 측정하여 Context Assembly 레이어 도입 검토
2. Vector Search 시 SIMD 가속 등 하드웨어 레벨 최적화 적용 가능성 확인
3. 정형/비정형/그래프 데이터의 성격에 맞는 전용 Storage Engine을 분리하여 설계
4. LLM 입력 전 단계에서 결정론적 로직을 통해 데이터 정합성을 선검증하는 파이프라인 구축