700만 건의 Synthetic Persona 기반 한국형 Sovereign AI Grounding 구현

Context

영어 중심 데이터로 학습된 LLM의 한국어 경어체 미흡 및 지역적·문화적 맥락 결여 문제 발생. 미국 중심의 워크플로우를 한국 공공 의료 체계 등에 그대로 적용할 때 발생하는 도메인 불일치 및 신뢰도 저하 해결 필요.

Technical Solution

• KOSIS, 대법원 등 공공기관 통계 기반의 Probabilistic Graphical Model을 활용한 통계적 Grounding 수행
• Gemma-4-31B 모델을 통한 자연어 기반의 고밀도 Persona Narrative 생성 파이프라인 구축
• PIPA 준수를 위한 PII 제거 및 Synthetic Data Generation 가이드라인 기반의 데이터 거버넌스 적용
• Persona 데이터를 System Prompt에 주입하여 에이전트의 지역, 직업, 소통 규범을 동적으로 결정하는 Framework-agnostic 구조 설계
• NeMo Data Designer를 통한 정형 데이터와 서술형 페르소나의 결합으로 도메인 특화 컨텍스트 생성
• NVIDIA NIM 및 NemoClaw 스택을 통한 추론 최적화 및 샌드박스 환경 내 에이전트 배포