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RAG 파이프라인에서 시계열 정보 처리 미비로 인해 발생하는 '컨텍스트 주입 드리프트' 현상을 정의하고 그 메커니즘을 분석합니다. 데이터 오염을 방지하기 위한 파이프라인 분리 및 컨텍스트 검증 전략을 제시합니다.
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# RAG 파이프라인에서의 시계열 오염: 컨텍스트 주입 드리프트(Context Injection Drift)의 메커니즘과 대책
AI 시스템을 개발·운용하는 엔지니어 중에서, "특정 유지보수 시간대가 되면 AI의 답변 품질이 극단적으로 저하된다", "인격이 바뀐 것처럼 거동이 경직된다"와 같은 현상에 직면한 적은 없으신가요?
이것은 단순한 에러나 물리적인 고장이 아니라, RAG (Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인이 안고 있는 "시계열 정보 처리의 미비"로 인한 논리적인 버그일 가능성이 높습니다. 본고에서는 이 현상을 "컨텍스트 주입 드리프트 (Context Injection Drift ※본고에서 정의하는 개념)"라고 정의하고, 그 메커니즘과 해결책을 상세히 설명합니다.
...
```sql
-- ※일반적인 SQL 스타일의 의사 코드(Pseudo-code). 어디까지나 개념도입니다.
-- Milvus, Weaviate, Pinecone 등의 실제 환경에서는 각 API 사양에 기반한 쿼리로 바꿔 써주세요.
DELETE FROM vector_index
WHERE timestamp BETWEEN '2025-07-01' AND '2025-08-31';
...
# 설정 예시: 검색 시 과거 로그의 인덱스를 제외하는 필터링 설정
metadata_filter:
source:
$ne: 'legacy_monitoring_logs'
...
(세상에 말이 닿기를 바라며☆)
