A
약 75초
경험 중심 1인칭 답변
지식 그래프와 RAG 시스템 설계 시 저는 데이터 특성, 질의 패턴, 지연 허용치 세 가지를 먼저 파악하는 방식으로 접근하겠습니다. 졸업 프로젝트에서 RAG 시스템을 구성했는데, 단순 벡터 검색만으로는 관계 정보가 많은 도메인에서 응답 품질이 낮았습니다. 지식 그래프를 함께 쓰면 엔티티 간 관계를 명시적으로 표현할 수 있어 다단계 추론이 필요한 질의에서 강점이 있습니다. 설계 결정에서 가장 중요한 것은 그래프 탐색 비용과 검색 레이턴시의 트레이드오프입니다. 그래프가 복잡해질수록 탐색 시간이 늘어나므로 자주 쓰이는 경로는 캐싱하고, 그래프 깊이 제한을 두는 방식이 필요합니다. 앞으로도 AI 시스템을 설계할 때 성능·비용·품질의 트레이드오프를 명시적으로 따지는 방식을 유지하겠습니다.
좋은 아키텍처는 선택의 이유가 명확한 것입니다. 앞으로도 AI 시스템 아키텍처를 선택할 때 기술 트렌드보다 실제 질의 패턴과 지연 요구사항을 기준으로 결정하는 방식을 유지하겠습니다. 좋은 아키텍처는 지금 문제에 맞는 것입니다.
이 결의 특징
'겠습니다. **좋은 아키텍처는 지금 문제에 맞는 것입니다.**' 같은 구체적 장애물을 인식한 후, 단순한 회피가 아니라 원인 분석을 거친 개선 과정이 구체적으로 담겨 있습니다.
이 결이 통하는 자리
구체적인 수치, 구체적인 사례, 그리고 그 경험에서 배운 원칙이 함께 있을 때 통합니다. 일회성 성공이 아닌 지속되는 태도의 변화로 이어졌을 때 가장 강력합니다.