대규모 지식 베이스 에이전트 운영 시 발생하는 일관성 붕괴 문제

요약

LLM 에이전트를 활용해 대규모 지식 베이스를 관리할 때, 단일 노트 작성은 쉽지만 문서가 수백, 수천 개로 늘어나면 전체적인 일관성을 유지하기 어렵다는 문제가 제기됐다. 개별 수정은 적절해 보일지라도 전체 말뭉치(corpus) 차원에서는 개념 중복, 설명의 미세한 차이, 메타데이터 및 용어의 불일치가 점진적으로 발생한다. 특히 정식 문서가 업데이트되어도 요약본이나 인덱스가 갱신되지 않거나, 링크 구조가 어긋나는 '드리프트' 현상이 빈번하다. 또한 에이전트와 검증 스크립트가 작업 완료를 보고하더라도 실제로는 의도한 말뭉치의 일부만 처리되거나 누락되는 실패 모드가 발생해 주의가 필요하다.

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