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Dev.toAI/ML
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Naive RAG 한계를 극복한 Compound AI System 기반의 하이브리드 아키텍처 설계
Most Enterprises Build Fragile RAG Pipelines - Here is How to Architect Compound AI Systems
AI 요약
Context
단순 Vector Search 기반 RAG의 Relational Math 처리 불가 및 Context Window 과부하로 인한 기업용 BI 서비스의 불안정성 발생. LLM의 Hallucination과 데이터 거버넌스 위반 가능성으로 인해 단일 모놀리식 프롬프트 구조의 한계 노출.
Technical Solution
- LangGraph 기반 Semantic Routing을 도입하여 쿼리 성격에 따른 최적의 리트리버(Vector/SQL/Cache) 동적 할당
- OneLake 및 Delta Parquet를 Single Source of Truth로 설정하여 정형/비정형 데이터의 통합 관리 체계 구축
- Serverless T-SQL 엔진을 통한 정밀한 데이터 Aggregation 수행으로 수치 데이터의 정확성 확보
- Deterministic Guardrails 계층을 설계하여 LLM 출력값의 거버넌스 준수 여부 검증 및 신뢰성 강화
- Semantic Cache 적용을 통한 반복 쿼리의 응답 속도 개선 및 토큰 비용 최적화
Key Takeaway
단일 LLM 의존도를 낮추고 특화된 컴포넌트들의 상호작용을 설계하는 Compound AI System으로의 전환을 통한 결정론적 결과 도출.
실천 포인트
1. 쿼리 유형(정형/비정형) 분석을 위한 Semantic Router 도입 검토
2. 정밀 수치 계산이 필요한 경우 Vector Search 대신 SQL Engine 연동 설계
3. LLM 출력 단계 전후에 기업 데이터 거버넌스 검증을 위한 Guardrails 배치
4. OneLake와 같은 통합 데이터 레이크를 통한 데이터 파편화 방지