Hindsight Vector Memory 기반의 상태 유지형 AI 탐지 시스템 설계

Context

입력 데이터를 독립적으로 처리하는 Stateless 모델의 한계로 인한 반복적 스캠 패턴 인식 불가 문제 발생. 과거 탐지 사례를 학습하지 못하는 구조적 결함으로 인해 모델 단독 추론 시 일관성 부족 및 오탐지 가능성 상존.

Technical Solution

• hindsight.vectorize를 통한 원시 데이터의 고차원 Vector Embedding 변환 및 시맨틱 의미 추출
• Singleton 패턴의 Hindsight Client 구현을 통한 Backend 리소스 최적화 및 연결 관리
• Upsert API를 활용하여 입력 텍스트, 임베딩 벡터, 탐지 결과를 포함한 Memory Bank 구축
• Cosine Similarity 기반의 Top-K 쿼리를 통한 유사 과거 사례 검색 및 컨텍스트 확보
• 모델 예측값과 유사도 점수(Similarity Score)를 결합한 Hybrid Detection 로직 설계
• 유사 사례의 매칭률을 기반으로 탐지 근거를 제시하는 Explainability 레이어 구현