65일차.

 

 

 

 

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260114 RTX 3050 vram 6 , 엑사원이 너무 느려서 , 더 경향화 모델로 변경합니다. 
hf download monologg/koelectra-small-v3-discriminator

🎉 네, **완전히 성공**했습니다! 

터미널 출력을 보면:

```powershell
hf download monologg/koelectra-small-v3-discriminator
Fetching 5 files: 100%|████████████████████████████████████| 5/5 [00:00<00:00, 70138.86it/s]
C:\Users\hi\.cache\huggingface\hub\models--monologg--koelectra-small-v3-discriminator\snapshots\7488f8db0f208beff4a1f3f9bb3ed7
```

## 성공 확인 포인트:

1. **100% 완료**: `5/5 [00:00<00:00, 70138.86it/s]` - 5개 파일 모두 다운로드 완료
2. **오류 없음**: 이전의 `OSError: [WinError 1314]` 권한 오류가 발생하지 않음
3. **경로 출력**: 최종 모델 저장 경로가 정상적으로 표시됨

## 다운로드된 모델 위치:
```
C:\Users\hi\.cache\huggingface\hub\models--monologg--koelectra-small-v3-discriminator\snapshots\7488f8db0f208beff4a1f3f9bb3ed7
```

이제 KoELECTRA 모델을 Python 코드에서 정상적으로 사용할 수 있습니다!

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# 모델 로드 (자동으로 캐시된 경로에서 불러옴)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("monologg/koelectra-small-v3-discriminator")
model = AutoModel.from_pretrained("monologg/koelectra-small-v3-discriminator")
```

**결론**: 완벽하게 다운로드되었습니다! ✅

 

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액사원과 코일렉 두 모델 을 MCP 로 구성한 시스템에서 스팸메일을 판단 후 결과를 사용자에게 전달하고 싶어. 이중 판독기와 판별기 로 두 모델의 역할을 정책적으로 분리하고자 할 때 , 어떻게 구성하는 것을 추천하는가 ?

https://chatgpt.com/share/69670175-da98-8011-ab4f-0485ef21be2c

가능한 한 **“판독기(Reader) = 정보화/근거화”, “판별기(Decider) = 최종 정책결정/행동결정”**으로 역할을 쪼개는 구성이 가장 안정적입니다. 두 모델(예: EXAONE, KoELECTRA/KoLECTRA)을 서로 경쟁시키기보다, “강점이 다른 계층”에 배치하는 쪽이 운영 리스크가 줄어듭니다.

추천 1안: KoELECTRA(코일렉) = 판별기, EXAONE = 판독기

스팸 판단은 본질적으로 분류 문제라서, 작은 분류기가 일관된 확률/라벨을 내는 데 강합니다. 반면 LLM은 설명, 근거 요약, 규칙 적용 내러티브에 강합니다.

역할 분리

판독기(Reader: EXAONE)
입력: 원문 메일(헤더+본문), 첨부/링크 메타데이터, DMARC/SPF/DKIM 결과(가능하면)
출력(구조화):
(a) 정규화된 특징(feature) 묶음: 발신 도메인/표시이름 불일치, URL 개수/도메인, 금전/계정/긴급 키워드, 첨부 확장자, 회신 유도 패턴 등
(b) 사용자에게 보여줄 “요약/주의 포인트”
(c) “정책 평가에 필요한 근거 스니펫” (메일 원문 일부를 최소로 인용)

판별기(Decider: KoELECTRA)
입력: Reader가 만든 feature + (필요시) 본문 일부(길이 제한)
출력: spam_prob, label(ham/spam/suspicious), confidence
정책 엔진(Policy)
KoELECTRA 결과를 임계치/예외규칙/화이트리스트/리스크 등급으로 최종 액션에 매핑
액션 예: deliver, deliver_with_warning, quarantine, reject, ask_user_confirm

왜 이 구성이 좋은가
LLM이 “판정권”을 가지면, 프롬프트/문장 변화에 따라 판정이 흔들릴 수 있습니다.
분류기가 판정권을 가지면, 운영 임계치/감사 로그/재현성이 좋아집니다.
EXAONE은 “왜 스팸인지”를 사용자 언어로 설명하고, “정책적으로 어떤 항목이 걸렸는지”를 근거로 남기기 좋습니다.

추천 2안: EXAONE = 판별기, KoELECTRA = 1차 필터(게이트)
메일 양이 많고 비용/지연이 민감하면 이 구성이 효율적입니다.
흐름

KoELECTRA가 빠르게 1차 점수 산출
spam_prob가 낮으면 바로 전달(LLM 호출 없음)

애매한 구간(예: 0.35~0.75)만 EXAONE이 정책판별 + 설명 생성

매우 높은 구간은 격리/차단 + (선택) EXAONE이 사용자 통지 문구만 생성
장점
LLM 호출량이 줄어 비용/레이트리밋/지연이 안정화됩니다.

“애매한 케이스”에만 LLM을 써서 품질이 올라갑니다.

MCP에서의 “정책적 분리” 구현 포인트

모델을 분리했다고 끝이 아니라, 정책 인터페이스를 분리해야 진짜 운영이 됩니다.

1) Reader/Decider 출력 스키마를 강제합니다

Reader는 반드시 정형 JSON으로만 출력(자유서술 금지)
Decider도 prob/label/confidence 고정
Policy 엔진은 모델 출력이 아니라 스키마만 믿고 의사결정합니다.
예시(개념):

ReaderOutput = {features:{...}, evidence:[...], user_summary:"..." }

DeciderOutput = {spam_prob:0.83, label:"spam", confidence:"high"}
PolicyDecision = {action:"quarantine", reason_codes:["URL_MISMATCH","URGENT_MONEY"], user_message:"..."}

2) “모델이 정책을 정하지 못하게” 막습니다

EXAONE이 “차단하세요” 같은 결론을 내리더라도, Policy가 무시하고 근거만 사용합니다.

최종 액션은 Policy 룰(임계치/리스트/컴플라이언스)로만 결정합니다.

3) 충돌 처리(Disagreement) 규칙을 둡니다

두 모델이 다 관여하는 구조(추천 1안에서 EXAONE이 위험 신호를 강하게 보고, KoELECTRA가 낮게 보는 등)에서는:
KoELECTRA 낮음 + Reader 위험코드 다수 → deliver_with_warning 또는 ask_user_confirm
KoELECTRA 높음 + Reader 근거 빈약 → suspicious로 격리하되 “근거 부족” 로그 남기고 재학습 큐로

4) 사용자 전달 메시지는 “정책 결과 + 최소 근거”로 통일합니다

“모델이 이렇게 말했어요”가 아니라
판정(스팸/의심/정상)
걸린 규칙(이유 코드)
사용자 행동 가이드(링크 클릭 금지, 발신자 확인 등)
이 3개만 일관되게.
제 결론(운영 추천)
품질/재현성/감사까지 생각하면 **추천 1안(코일렉=판별기, EXAONE=판독기)**가 기본값으로 가장 좋습니다.

트래픽/비용이 크면 **추천 2안(코일렉 게이트 + EXAONE 예외처리)**로 바꾸시면 됩니다.

원하시면, 지금 구상하시는 MCP 구조(노드 구성, 툴 인터페이스, 메시지 스키마)를 기준으로 LangGraph 형태의 “Reader → Decider → Policy → Notify” 그래프를 바로 설계해서 드리겠습니다.a

 

 

 

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2안을 선택 후 MCP 시스템 모델 구성

 

MCP 시스템 모델 구성

ChatGPT - MCP 시스템 모델 구성

 

 

 

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“학습용 + 다태스크(스팸/감정 등) + 풀 파인튜닝 기본 + LoRA 옵션” 기준으로 재가공한 커서에게 줄 프롬프트를 제작해줘.

역할: 너는 Python / HuggingFace Transformers / PEFT 전문가다.
아래 요구사항에 맞게 기존 EXAONE(Qlora + SFTTrainer) 학습 코드를
koELECTRA-small 기반의 “범용 텍스트 분류 학습 파이프라인”으로 리팩터링하라.

이 코드는 학습용이며, 스팸 분류뿐 아니라 감정 분석 등 다태스크 확장을 전제로 한다.

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[현재 코드 상태 요약]
- 기존 코드는 EXAONE-2.4B + 4bit + LoRA(Qlora) + TRL SFTTrainer
- 생성(CAUSAL_LM) 목적 코드이며, text 컬럼만 사용
- 너무 느리고, 분류 태스크에 부적합

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[리팩터링 최종 목표]
1) 베이스 모델: "monologg/koelectra-small-v3-discriminator"
2) 태스크: 텍스트 분류 (SequenceClassification)
3) 다태스크 지원: spam, sentiment 등
4) 학습 모드 2가지 지원
   - 기본값: full finetuning
   - 옵션: LoRA (비양자화, QLoRA 금지)
5) Trainer 기반 학습 (TRL SFTTrainer 사용 금지)
6) Dataset은 HuggingFace Dataset.load_from_disk() 사용
7) 학습 결과는 output_dir에 저장 (model + tokenizer + metrics.json)

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[반드시 지켜야 할 설계 원칙]
- 생성 모델(EXAONE) 관련 코드, import, 설정은 전부 제거
- TaskType.CAUSAL_LM 사용 금지
- QLoRA / 4bit / bitsandbytes / prepare_model_for_kbit_training 사용 금지
- 분류 태스크이므로 반드시:
  - AutoModelForSequenceClassification
  - TaskType.SEQ_CLS (LoRA 사용 시)
- 기존 코드의 lora_adapter 개념은 “분류용 LoRA”로 재작성

────────────────────────────────
[데이터 요구사항]
- Dataset은 다음 컬럼을 반드시 포함해야 한다:
  - text: str
  - label: int (0 ~ num_labels-1)
- label 컬럼이 없으면 학습 시작 전에 명확한 에러를 발생시켜라
- 학습 시작 시 반드시 출력:
  - train / val 샘플 수
  - 컬럼 목록
  - label 분포 (각 클래스 count)

────────────────────────────────
[학습 모드 설계]
http://train.py 하나에서 아래 모드를 선택 가능하게 구현하라.

1) full finetuning (기본)
   - koELECTRA-small 전체 파라미터 학습
   - fp16 사용 (cuda 가능 시)
   - 가장 단순하고 안정적인 baseline

2) LoRA mode (옵션)
   - peft.get_peft_model 사용
   - TaskType.SEQ_CLS
   - target_modules 기본값:
     ["query", "key", "value", "dense"]
   - r=8 또는 16 기본값
   - 베이스 모델은 고정, LoRA 어댑터만 학습

CLI 예시:
python http://train.py --task spam --mode full
python http://train.py --task sentiment --mode lora

────────────────────────────────
[TrainingArguments 필수 조건]
- evaluation_strategy="steps" 또는 "epoch" (잘못된 키 금지)
- metric_for_best_model 기본값: spam_recall 또는 macro_f1
- greater_is_better=True
- remove_unused_columns=False
- fp16은 GPU에서만 활성화
- bf16=False (CUDA 호환성 이슈 고려)

────────────────────────────────
[평가 지표 요구사항]
compute_metrics 함수에서 다음을 반드시 계산:
- accuracy
- macro_f1
- class별 precision / recall
- (스팸 태스크일 경우)
  - spam_recall
  - spam_f1

best model 선정 기준은 task 설정에 따라 다르게 가능하게 한다.

────────────────────────────────
[클래스 불균형 대응]
- --class_weight 옵션 제공
- 활성화 시 train labels 기준으로 class weight 계산
- CrossEntropyLoss(weight=...) 적용을 위해 Trainer를 상속하여 compute_loss 오버라이드

────────────────────────────────
[출력 구조 요구사항]
output_dir 구조 예시:
models/
  spam/
    full/
      run_20240114_1200/
    lora/
      run_20240114_1230/
  sentiment/
    full/
    lora/

각 run 디렉토리에 반드시 저장:
- config.json
- pytorch_model.bin 또는 safetensors
- tokenizer 파일들
- metrics.json

────────────────────────────────
[주의해야 할 실수 포인트]
- SFTTrainer, formatting_func, dataset_text_field 사용 금지
- eval_strategy 같은 잘못된 TrainingArguments 키 사용 금지
- max_seq_length 기본값은 128 또는 256 (2048 금지)
- accuracy만 보고 best model 선정하지 말 것

────────────────────────────────
[문서화 요구]
- 파일 상단에 주석으로:
  - “이 코드는 생성 모델이 아닌 분류 모델 학습용임”
  - “EXAONE은 verdict/설명 생성 전용으로 분리됨”
- 실행 예시 CLI를 주석으로 남길 것

────────────────────────────────
[최종 산출물]
- app/service/text_classifier/train.py
- (선택) app/service/text_classifier/lora_adapter.py
- 코드가 왜 이렇게 바뀌었는지 핵심 포인트를 주석으로 간단히 설명

이 요구사항을 모두 만족하는 코드로 리팩터링하라.

 

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LoRA 어댑터는 완전히 구현되어 있습니다!

네, LoRA 어댑터 기능 자체는 여전히 있습니다!

✅ LoRA 어댑터 기능 존재 확인

[2 tools called]

🎯 LoRA 어댑터는 완전히 구현되어 있습니다!

📋 LoRA 기능 구성요소:

setup_classification_lora() 함수 - 분류용 LoRA 어댑터 설정
LoRA 설정 파라미터들:
--lora_r (rank)
--lora_alpha
--lora_dropout
--target_modules
LoRA 모드 지원: --mode lora

🚀 LoRA 사용법:

# LoRA 어댑터로 학습
python http://train.py --task spam --mode lora
# LoRA 파라미터 커스터마이징
python http://train.py --task spam --mode lora --lora_r 16 --lora_alpha 32
# 감정 분석 LoRA 학습
python http://train.py --task sentiment --mode lora --lora_r 8
🔧 LoRA vs Full Finetuning:
모드
설명
메모리 사용량
학습 속도

--mode full

전체 파라미터 학습
높음
느림
--mode lora
LoRA 어댑터만 학습
낮음
빠름
결론: LoRA 어댑터 기능은 그대로 있고, 오히려 더 개선되었습니다! 단지 파일명이 lora_adapter.py → http://train.py로 변경되었을 뿐입니다.

 

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스팸메일 혼용 데이터셋 으로 lora 방식으로 학습하는 프롬프트 :

 

@app/service/spam_classifier/train.py 에서 @app/model/models--monologg--koelectra-small-v3-discriminator 이것으로 @app/data/민원(콜센터) 질의응답_K쇼핑_통합_Training.jsonl 이 데이터로 lora 방식으로 파인튜닝 을 해줘

 

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정상메일 과 스팸메일 혼용 데이터셋 만들기

1차 프롬프트: 민원(콜센터) 질의응답_K쇼핑_배송_Training.json 이 파일을 1500 개 만 jsonl 로 변경하고 나머지 데이터는 삭제해줘.

2차 프롬프트 : 민원(콜센터) 질의응답_K쇼핑_배송_Training.jsonl 이것과 민원(콜센터) 질의응답_K쇼핑_업무처리_Training.jsonl 이것을 묶어서 하나로 만들어줘. (공공 , 상담 , 민원 등등 유사한 데이터는 모두 사용가능)

3차 프롬프트 : 여기에서 "상담사질문(요청)": "ㅇㅇㅇ아파트 맞나요?" --> 이 부분만 정상 이메일의 제목처럼 바꾸고 , spam_data.jsonl 에 같은 형식으로 합쳐줘. 정상 데이터와 스팸데이터의 혼합형태를 만들려고 해.

최종 결과 :
📊 데이터셋 구성:
총 데이터 수: 2,720개
정상 데이터: 1,360개 (50%)
스팸 데이터: 1,360개 (50%)
비율: 1:1 균형잡힌 데이터셋
👉🏻정상메일 데이터셋만 있는것 : 어제 스팸만 훈련시킨 모델용
https://drive.google.com/file/d/1jHCFnrJhX9a5iHFCijx7XCT9zpihuoN1/view?usp=sharing
👉🏻 정상, 스팸이 랜덤으로 혼용된 데이터셋 : 어제 훈련시키지 않고 , 오늘 처음 훈련시키는 모델용
스팸메일 혼용 데이터셋 만들기
https://drive.google.com/file/d/1KDBwOg1c1ened7tLUNd-_7tGlIC-aQL4/view?usp=sharing
🔄 변환 과정:
👉🏻민원 데이터 처리: 민원(콜센터) 질의응답_K쇼핑_통합_Training.jsonl에서 "상담사질문(요청)" 필드가 있는 데이터 추출
👉🏻정상 이메일 제목 변환: 다양한 이메일 제목 템플릿을 사용하여 자연스러운 정상 이메일 제목으로 변환
예: "주문 확인: 고객님 정보 확인 후 도움 드리겠습니다"
예: "배송 안내: 무엇을 도와드릴까요?"
👉🏻형식 통일: spam_data.jsonl과 동일한 JSON 구조로 변환
라벨링: 정상 데이터는 category: 0, 스팸 데이터는 category: 1로 구분
👉🏻데이터 혼합: 정상과 스팸 데이터를 1:1 비율로 섞어서 최종 데이터셋 생성

 

 

 

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fastapi 에서 두개의 에이전트를 랭그래프 로 연결하는 프롬프트

fastapi에서 에이전트 두개를 연결하는 과정에서 , 랭그래프를 사용하려고 한다. 랭그래프 는 이미 설치되어 있다. 이 두개를 연결하는 툴 설정하는 방법을 알려줘. 에이전트는 koelectra 는 판별기 로 exawon 이 이미 스팸메일 판독기 훈련이 되어 있다. 그래서 koelectra 게이트웨이로서 exawon 에 연결되도록 해야한다.

FastAPI 에이전트 두 개를 LangGraph로 연결하는 구축 과정을 설명드리겠습니다.

1. 아키텍처 설계

기본 흐름
이메일 입력 → KoELECTRA 게이트웨이 → 조건 분기 → EXAONE 정밀 검사 or 즉시 응답

필요한 컴포넌트
State 관리 객체 (이메일 텍스트, 판별 결과, 신뢰도 점수 등)
두 개의 노드 함수 (각 에이전트 래핑)
라우팅 로직 (조건부 분기)
FastAPI 엔드포인트

2. LangGraph State 설계

StateGraph의 상태 관리
TypedDict로 상태 스키마 정의 필요
이메일 원본, KoELECTRA 스코어, 스팸 후보 여부, 최종 결과 등을 담을 필드 구성
각 노드가 이 상태를 읽고 업데이트하면서 진행

3. 노드 함수 구성

첫 번째 노드: KoELECTRA 게이트웨이
입력받은 이메일 텍스트를 KoELECTRA로 추론
스팸 가능성 스코어 계산 (0~1 확률값)
임계값 설정 (예: 0.3 이상이면 정밀 검사 필요)
State에 판별 결과와 스코어 저장

두 번째 노드: EXAONE 정밀 검사
KoELECTRA가 스팸 후보로 판단한 경우에만 실행
EXAONE 모델로 상세 분석 수행
스팸 여부, 신뢰도, 분석 근거를 State에 저장

세 번째 노드: 바이패스 처리
KoELECTRA가 정상 메일로 판단한 경우
EXAONE 호출 없이 바로 정상 메일로 결론

4. 라우팅 로직 (핵심!)

Conditional Edge 설정
KoELECTRA 노드 실행 후 State를 확인
스팸 후보 여부에 따라 다음 노드 결정
is_spam_candidate == True → EXAONE 노드로
is_spam_candidate == False → 바이패스 노드로

5. 그래프 구성 순서

StateGraph 생성 및 빌드
StateGraph 인스턴스 생성 (State 타입 지정)
각 노드 함수를 add_node로 등록
set_entry_point로 시작 노드 지정 (KoELECTRA)
add_conditional_edges로 조건부 분기 설정
종료 노드들에 add_edge로 END 연결
compile()로 실행 가능한 그래프 생성

6. FastAPI 통합

엔드포인트 구성
POST /spam-check 엔드포인트 생성
Request Body로 이메일 텍스트 받기
초기 State 객체 생성하여 그래프에 전달
graph.invoke(initial_state) 실행
최종 State의 결과를 JSON 응답으로 반환

비동기 처리 고려사항
LangGraph는 동기/비동기 모두 지원
FastAPI의 async def와 함께 사용 시 await graph.ainvoke() 사용
모델 추론이 무거우면 백그라운드 태스크 고려

7. 성능 최적화 포인트

게이트웨이 효율성
KoELECTRA는 가볍고 빠른 모델이므로 모든 요청 1차 필터링
정상 메일의 경우 EXAONE 호출 생략으로 응답 시간 단축
임계값 튜닝으로 정밀도/속도 트레이드오프 조절

모델 로딩
앱 시작 시 두 모델 모두 메모리에 로드
FastAPI의 lifespan 이벤트 활용
또는 의존성 주입으로 싱글톤 패턴 구현

8. 모니터링 및 로깅

State 추적
각 노드 실행 시 로그 기록
KoELECTRA 스코어 분포 모니터링
EXAONE 호출 빈도 추적하여 게이트웨이 효율성 평가

이런 구조로 두 에이전트를 연결하면, KoELECTRA가 효율적인 1차 필터 역할을 하고, EXAONE은 의심스러운 케이스만 정밀 분석하는 2단계 파이프라인이 완성됩니다.

https://chatgpt.com/share/69687e94-5bb0-8011-b96c-84ae74026759

ChatGPT - LangGraph 에이전트 연결

 

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두개의 에이전트를 랭그래프 로 연결하는 프롬프트

에이전트 두개를 연결하는 과정에서 , 랭그래프를 사용하려고 한다. 랭그래프 는 이미 설치되어 있다. 이 두개를 연결하는 툴 설정하는 방법을 알려줘. 에이전트는 koelectra 는 판별기 로 exawon 이 이미 스팸메일 판독기 훈련이 되어 있다. 그래서 koelectra 게이트웨이로서 exawon 에 연결되도록 해야한다.

답변 :
FastAPI 에이전트 두 개를 LangGraph로 연결하는 구축 과정을 설명드리겠습니다.

1. 아키텍처 설계

기본 흐름
이메일 입력 → KoELECTRA 게이트웨이 → 조건 분기 → EXAONE 정밀 검사 or 즉시 응답

필요한 컴포넌트
State 관리 객체 (이메일 텍스트, 판별 결과, 신뢰도 점수 등)
두 개의 노드 함수 (각 에이전트 래핑)
라우팅 로직 (조건부 분기)
FastAPI 엔드포인트

2. LangGraph State 설계

StateGraph의 상태 관리
TypedDict로 상태 스키마 정의 필요
이메일 원본, KoELECTRA 스코어, 스팸 후보 여부, 최종 결과 등을 담을 필드 구성
각 노드가 이 상태를 읽고 업데이트하면서 진행

3. 노드 함수 구성

첫 번째 노드: KoELECTRA 게이트웨이
입력받은 이메일 텍스트를 KoELECTRA로 추론
스팸 가능성 스코어 계산 (0~1 확률값)
임계값 설정 (예: 0.3 이상이면 정밀 검사 필요)
State에 판별 결과와 스코어 저장

두 번째 노드: EXAONE 정밀 검사
KoELECTRA가 스팸 후보로 판단한 경우에만 실행
EXAONE 모델로 상세 분석 수행
스팸 여부, 신뢰도, 분석 근거를 State에 저장

세 번째 노드: 바이패스 처리
KoELECTRA가 정상 메일로 판단한 경우
EXAONE 호출 없이 바로 정상 메일로 결론

4. 라우팅 로직 (핵심!)

Conditional Edge 설정
KoELECTRA 노드 실행 후 State를 확인
스팸 후보 여부에 따라 다음 노드 결정
is_spam_candidate == True → EXAONE 노드로
is_spam_candidate == False → 바이패스 노드로

5. 그래프 구성 순서

StateGraph 생성 및 빌드
StateGraph 인스턴스 생성 (State 타입 지정)
각 노드 함수를 add_node로 등록
set_entry_point로 시작 노드 지정 (KoELECTRA)
add_conditional_edges로 조건부 분기 설정
종료 노드들에 add_edge로 END 연결
compile()로 실행 가능한 그래프 생성

6. FastAPI 통합

엔드포인트 구성
POST /spam-check 엔드포인트 생성
Request Body로 이메일 텍스트 받기
초기 State 객체 생성하여 그래프에 전달
graph.invoke(initial_state) 실행
최종 State의 결과를 JSON 응답으로 반환

비동기 처리 고려사항
LangGraph는 동기/비동기 모두 지원
FastAPI의 async def와 함께 사용 시 await graph.ainvoke() 사용
모델 추론이 무거우면 백그라운드 태스크 고려

7. 성능 최적화 포인트

게이트웨이 효율성
KoELECTRA는 가볍고 빠른 모델이므로 모든 요청 1차 필터링
정상 메일의 경우 EXAONE 호출 생략으로 응답 시간 단축
임계값 튜닝으로 정밀도/속도 트레이드오프 조절

모델 로딩
앱 시작 시 두 모델 모두 메모리에 로드
FastAPI의 lifespan 이벤트 활용
또는 의존성 주입으로 싱글톤 패턴 구현

8. 모니터링 및 로깅

State 추적
각 노드 실행 시 로그 기록
KoELECTRA 스코어 분포 모니터링
EXAONE 호출 빈도 추적하여 게이트웨이 효율성 평가

이런 구조로 두 에이전트를 연결하면, KoELECTRA가 효율적인 1차 필터 역할을 하고, EXAONE은 의심스러운 케이스만 정밀 분석하는 2단계 파이프라인이 완성됩니다.

 

 

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모델 의 종류와 분리하는 프롬프트

@mcp_router

.py (23-54) 이 중에서 상태관리 모델 은 @app/service/verdict_agent/state_model.py 로 이동하고 , 클래스 이름의 접미사를 state 로 지정해 주고 , 나머지는 그대로 @app/service/verdict_agent/base_model.py 에 이동시키고 , import 는 자동 수정해줘.

 

 

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에이전트를 엑사원을 툴로 랩핑하는 코드 @app/service/verdict_agent/graph.py 여기에 랭그래프를 구성하는 가운데 @app/router/mcp_router.py 에이전트를 엑사원을 툴로 랩핑하는 코드를 삭성해줘.