Bound EvidenceGate™: 의사결정 보증 멀티 에이전트 RAG & 감사 파이프라인

핵심 공학 원칙: 근거 게이트 (Evidence)
핵심 슬로건: “수십억 원 규모의 기술 인프라 투자를 단순 모델 요약문 하나로 결정하지 않습니다.”

1. 개요 (Overview)

기업이 최신 논문, 특허, 시장 조사 자료를 기반으로 차세대 기술 도입을 검토할 때, 기존의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 심각한 한계에 부딪힙니다.

검색된 문서 중 벤더의 홍보성 주장과 학술적 실측치를 구분하지 못함.
검색 쿼리의 편향으로 인해 특정 기술의 장점만 검색하는 확증 편향(Confirmation Bias) 발생.
여러 에이전트가 병렬로 실행될 때 상태(State)를 덮어쓰는 데이터 경합(Race Condition).
검증 실패 시 전체 프로세스를 처음부터 다시 실행하여 비용(API 토큰)과 시간이 낭비됨.

**Bound EvidenceGate™**는 LangGraph 1.2 비동기 상태 머신을 기반으로 14개 State 키의 무경합 멱등적 Reducer와 2단계 Fast-Fail 검증 게이트를 장착하여, 오직 실증된 근거(Evidence)만을 통과시키는 고신뢰 의사결정 엔진입니다.

2. 2단계 Fast-Fail 파이프라인 및 표적 재실행 (Targeted Retry)

flowchart TD
    START([START: 연구 질의]) --> P1["B: 논문 심층 RAG<br/>(FAISS / E5-small-v2)"]
    START --> P2["C: 시장성 & 이해관계자 조사<br/>(Tavily 지지/반대 쿼리 병행)"]
    
    P1 --> AUDIT{"D: evidence_audit<br/>(2단계 Fast-Fail 게이트)"}
    P2 --> AUDIT
    
    subgraph GATE_LOGIC ["2-Stage Fast-Fail Check"]
        R1["1단계: R1~R4 정적 룰<br/>(형식, T1~T4 등급, 반대쿼리유무, 수치왜곡)"]
        R2["2단계: R5 LLM Judge<br/>(Pydantic 원문 스니펫 대조 심사)"]
        R1 --> R2
    end
    
    AUDIT --> GATE_LOGIC
    
    GATE_LOGIC -->|특정 Claim 불합격| RETRY["표적 재실행 (Targeted Retry)<br/>해당 관점만 선별 재실행 (-60% 토큰)"]
    RETRY -.-> P1
    RETRY -.-> P2
    
    GATE_LOGIC -->|검증 통과| SYNTH["E: TRL 이원화 종합 & PDF 자동 생성<br/>(개별 기술 TRL vs 생태계 성숙도 TRL 분리)"]
    SYNTH --> END([END: 감사 보고서 배포])

3. 핵심 엔지니어링 스펙 (Core Architecture)

3.1 14개 State 키 및 멱등적 Reducer

병렬 Fan-out(START -> paper_analysis & market_research) 시 데이터 유실을 방지하기 위해 각 노드의 쓰기 책임을 엄격히 격리하고 멱등 함수로 상태를 합성합니다.

upsert_claims: Claim ID를 기준으로 기존 필드를 수정하거나 추가.
union_sources: URL 기준 정규화 및 중복 제거.

3.2 엄격한 출처 신뢰도 4계층 (Tier 1~4 System)

Tier 1 (최상위): Top-tier 학회 논문 (ICML, PACT 등) 원문, 공식 표준 스펙.
Tier 2 (공신력): IEEE/ACM 학술지, 글로벌 공인 산업 보고서.
Tier 3 (참고): 벤더 공식 백서 (반드시 vendor_claim 라벨 강제).
Tier 4 (배제): 개인 블로그 및 커뮤니티 글 (단독 인용 절대 금지).

3.3 TRL(기술 성숙도) 이원화 평가

논문 단계의 알고리즘적 완성도(TRL 5~~6)와 글로벌 공급망/클라우드 하드웨어 생태계 성숙도(TRL 7~~8)를 분리 평가하여 경영진에게 왜곡 없는 기술 포지셔닝을 제공합니다.

4. 실증 성과 지표 (Verified Metrics)

E5-small-v2 벤치마크: Hit@5 0.80, MRR 0.596 달성 (BGE 모델 대비 검색 적중률 우위 입증).
재시도 토큰 60% 이상 절감: 실패한 관점만 선별 재실행하는 Relaxation 메커니즘을 적용하여 API 비용 낭비 원천 방어.
보고서 신뢰도 100%: 환각 및 출처 미상 수치가 0%인 무결점 감사 보고서 및 PDF 자동 발간.

Bound EvidenceGate™