왜 당신의 infra가 AI 시스템에서 조용한 병목 현상이 되는가?

Source: Dev.to

컨텍스트 병목 현상

LLM에서 고품질 응답을 얻는 것은 모델 자체의 문제라기보다 거의 항상 인프라 문제입니다. 최첨단 모델은 추론 능력을 가지고 있지만, 제공받는 컨텍스트의 품질과 접근성에 의해 제한됩니다. 여기서 컨텍스트 엔지니어링—Retrieval‑Augmented Generation (RAG)과 Prompt Engineering의 교차점—이 핵심 경로가 됩니다.

기업의 컨텍스트는 데이터베이스, SaaS 플랫폼, 온프레미스 시스템에 걸쳐 파편화되어 있습니다. 구조화된 형식과 비구조화된 형식이 혼재하고, 역할 기반 접근 제어(RBAC)에 의해 엄격히 보호됩니다. 통합된 접근 방식이 없으면 LLM은 불완전하거나 관련 없는 정보를 받아 효과가 제한됩니다.

컨텍스트 병목을 해결하기 위한 네 가지 기둥

연결된 접근

• 데이터를 복제하지 않고 제로‑카피 연합을 사용해 데이터가 존재하는 곳에서 직접 접근합니다.
• LLM에 소스 시스템에 대한 즉각적인 가시성을 제공합니다.

지식 레이어

• 원시 데이터 위에 엔터티 해소와 기관 지식 매핑을 구현합니다.
• 의미론적 의미와 관계를 추가해 원시 레코드를 실행 가능한 지식으로 전환합니다.

정밀 검색

• 의도, 역할, 정책에 따라 데이터를 우선순위화합니다.
• 더 많은 컨텍스트가 더 많은 지식을 의미하지 않으며, 정밀성을 통해 관련성을 확보하고 잡음을 감소시킵니다.

런타임 거버넌스

• 사용자의 권한에 따라 특정 데이터 소스를 조회해야 하는지를 동적으로 검사합니다.
• 시스템을 방어 가능하고 보안 정책에 부합하도록 만듭니다.

결론

AI 시스템은 검색할 수 있는 컨텍스트만큼만 효과적입니다.

현재 AI 파이프라인에서 컨텍스트 검색 및 RBAC를 어떻게 처리하고 계신가요?