AI 기반 과잉 설계의 실패와 SQLite 기반 단순 구조로의 전환

Context

Neo4j, Redis, ML 알고리즘을 결합한 고복잡도 AI 지식 관리 시스템 구축. 과도한 추상화와 복잡한 관계 정의로 인해 단순 노트 추가에 15분이 소요되는 심각한 오버헤드 발생.

Technical Solution

• Neo4j Graph DB를 제거하고 SQLite 기반의 평면적 데이터 구조로 전환하여 쿼리 복잡도 최소화
• ML 기반 자동 태깅의 낮은 정확도로 인한 노이즈를 제거하고 사용자 정의 Basic Tagging 시스템 채택
• AI 분석 계층을 완전히 삭제하여 데이터 입력 단계의 Friction을 제거한 Direct-to-DB 구조 설계
• 데이터 축적 방지를 위해 max_articles 제한 및 7일 내 미활용 데이터 자동 삭제 로직 구현
• 외부 메모리 의존도를 낮추기 위해 저장 중심에서 적용 중심의 Knowledge Consumer 패턴으로 전환