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Dev.toAI/ML
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Proposal Queue 도입을 통한 AI Agent 지식 기반 오염 방지 및 검증 파이프라인 구축
The Proposal Queue Safety Net
AI 요약
Context
AI Agent가 생성한 지식 업데이트를 Knowledge Base에 즉시 반영할 시 Hallucination으로 인한 데이터 오염 위험 존재. 단순 자동 반영과 완전 수동 반영 사이의 Trade-off를 해결하기 위한 중간 제어 계층 필요.
Technical Solution
- Generation과 Promotion 단계를 분리한 Proposal Queue 아키텍처 설계로 데이터 무결성 확보
- Database 레벨에서
proposed마커를 활용해 Search Index에서 제외함으로써 Live Stash 오염 원천 차단 writeAssetToSource()경로를 통한 단일 Validation 파이프라인 강제로 검증되지 않은 데이터의 Promotion 방지- Confidence Score(0~1) 기반의 Triage 시스템을 구축하여 리뷰 우선순위 결정 효율화
- Expiration 정책(기본 30일) 적용을 통한 Stale Data 누적 방지 및 자동 Archive 처리
- 개별 ID 기반의 Per-proposal Revert 기능을 통해 Bulk Accept 상황에서도 정밀한 롤백 제어 가능
실천 포인트
1. AI Agent의 Write 권한을 직접 부여하는 대신 Stage 영역(Queue)을 거치도록 설계했는가
2. 데이터 반영 전 Validation Logic이 기존 정적 데이터 Import 경로와 동일하게 적용되는가
3. Confidence Score와 같은 메타데이터를 활용해 운영자의 리뷰 비용을 최적화했는가
4. 대량 반영(Bulk Accept) 시에도 개별 항목에 대한 정밀한 Revert 수단이 마련되어 있는가