생성 모델 (Generative models)을 전통적인 컴퓨팅 시스템에 통합하는 것은 엄청난 기회와 동시에 막대한 위험을 동시에 제공합니다. 비록 많은 초기 도입자들이 막대한 비용을 치르며 이러한 위험을 깨달았지만, 이 분야는 여전히 전통적인 시스템에 AI를 통합할 때의 위험을 제거하기 위한 기초적인 프레임워크를 필요로 합니다. 본 원고는 확률적 모델 (Probabilistic models)의 결정론적 캡슐화 (Deterministic encapsulation)를 가능하게 하도록 설계된, AI 혼합 아키텍처 (AI blended architecture)의 네 가지 특정 프리미티브 (Primitives) 정의를 통해 이러한 토대를 구축합니다. 나아가, 이 분야의 엔지니어들에게 경고 역할을 하기 위해 업계 전반에 걸쳐 널리 나타나는 두 가지 포괄적인 안티 패턴 (Anti-patterns)을 확립합니다. 이 프레임워크는 AI를 전통적인 시스템에 성공적으로 통합할 수 있도록 설계되었으며, 생성 모델 제공업체들이 차세대 생성 모델 인터페이스를 구축할 수 있는 토대를 제공합니다.