기관 내부 규정·지침·업무 매뉴얼·법령을 근거로 답하는 온프레미스 RAG 챗봇이다. 모든 답변에 근거 조문과 출처를 붙이고 근거가 없으면 찾을 수 없다고 답하며, 추론을 자체 서버에서 돌려 문서가 조직 밖으로 나가지 않는다. 평가 도구와 MCP 서버도 함께 담았다.
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상세 정보
- 사례 성격
- 개인 개발
- 출처 채널
- 오픈채팅
- 수집일
- 2026-10-09
- 태그
- #RAG #규정 #온프레미스 #챗봇
- 배포 환경
- 폐쇄망
- AI 모델
- 해외 오픈웨이트(로컬)
- 라이선스
- MIT (확인 2026-10-09)
- 저장소
- ★ 1 · 유지보수 활발
- 링크 점검
- 정상 (2026-11-02)
개발자
GitHub·공공 GitLab 공개 프로필 기준 — 공공AX 챔피언 디렉토리와 같은 자료입니다.
4축 평가
| AX 단계 | AI-Enabled |
|---|---|
| 업무 범위 | S3 System |
| 업무 완결성 | C1 결과 제공 |
| 권한(P축) | P1 산출물 생성(잠정) |
| 위험도 | R1 낮음(근거 없으면 답하지 않음) |
| 인간 통제 | H2 Human-in-the-loop |
| 증거 등급 | E1 코드·도구 확인 |
| 신뢰도 | 중간 |
수집·임베딩·재랭킹·평가·API·UI·MCP 서버까지 갖춘 온프레미스 규정 RAG 시스템으로 S3, 결과는 근거 조문을 붙인 답변 제공이라 C1이다. 근거 없는 답을 거부하는 설계와 평가 세트를 갖춘 점이 특징이며 운영 기관은 미확인이다.
디자인 패턴 분석
『모두의 공공AX 디자인 패턴』 카탈로그 v0.7.1 기준 — 사례를 기관이 함께 쓰는 AI 부품과 그 조립으로 읽은 결과입니다. · 패턴 성좌에서 전체 보기 ↗
업무 패턴 B3 지식 접지 상담 변형: 폐쇄망 로컬 RAG
환경 축 배포:폐쇄망 네트워크:폐쇄망 가능 모델:해외 오픈웨이트(로컬) 런타임:서버 구축 권한:P1 산출물 생성
- 제어 흐름(B′)
- B′1 순차 파이프라인
- 공통 서비스(A)
- A2.2 모델 서빙 · 주권형 온프레미스 A8 MCP 서버·호스트
- 운영(C)
- C1 검토 큐 구현 확인 C5 가드레일 필터 구현 확인 C9 평가 세트·회귀시험 구현 확인
- 상호작용(F)
- F1 출처 표시
- 서비스 블록(D)
- D8.1 탐색·조회
- 부품 배선
- A2.2 → B3 · B3 → B′1 · B′1 → C5 · C5 → F1 · F1 → D8.1 · B3 → A8
- 참조 구현 후보
- C9 평가 세트·회귀시험 개인 개발 규정 RAG가 평가 도구를 함께 배포하고 근거 없는 답 거부를 기본값으로 둔 폐쇄망 RAG 참조 구성
구현 가이드
주 패턴 B3 지식 접지 상담을 구현할 때
구현 단계
- 대표 질문·정답·채점 기준으로 C9 평가 세트를 먼저 만든다.
- A1로 코퍼스를 정리하고 데이터 등급(E5)과 공개 범위를 메타로 붙인다. 등급 문서가 섞이면 S2 권한 인식 검색을 둔다.
- E1에 맞게 임베딩·벡터DB·모델 위치를 정한다(폐쇄망이면 전부 로컬, A2.2·A2.4).
- 근거 밖 답변 금지·출처 상시 표시·근거 없으면 이관하는 규칙을 C5·F1·B′2로 구현한다.
- 검색 품질 3패턴을 하나씩 붙이며 C9로 재고, 문서 갱신 주기를 C6으로 운영한다.
점검표
- 답마다 출처가 표시되는가
- 근거가 없을 때 답하지 않고 이관하는가
- 평가 세트로 검색·답변 품질을 재고 있는가
- 코퍼스 갱신 주기와 책임자가 정해져 있는가
환경 조건
E1 폐쇄망·행정망이면 임베딩·벡터DB·모델 전부 로컬(A2.2 주권형 또는 A2.4 내부망 프록시 + 로컬 임베딩). E2 해외 상용 API면 C5 비식별 전처리와 C7 폴백이 필수다. E4는 P0~P1이 기본이다. 신뢰 불가 입력(민원 입력·공개 웹)을 읽고 P2 이상이면 S6 문서별 격리와 S2가 필요하다. 대민형은 S4·S7이 권장된다(§7.4).
주의할 점
- 평가 없이 붙이면 품질을 알 수 없음(X10)
- 코퍼스 갱신이 멈추면 오답이 됨
- 부서마다 따로 만들면 중복(X3)
- 대민형은 인젝션·유출 위협에 노출
기본 배선 예
A1 → A2.2 → B3 (B′7 · B′2) → F1 · B3 → C2 → 담당자 이관
보완이 필요한 필수 부품
이 조합에서 카탈로그가 함께 갖추라고 권하는 부품 가운데 아직 확인되지 않은 것이다.
- A3 공공 API 제공자 정부·공공이 운영하는 모델·데이터·개발 도구(범정부 AI 공통기반, 모두의 AI 실험실, 공공데이터포털, 공공 깃랩)를 범정부 Provider로 소비한다.
- F7 한계·신뢰도 안내 AI가 무엇을 못 하는지, 얼마나 확신하는지, 공식 판단이 아님을 이용자가 볼 수 있는 곳에 적어 과신을 막는다.
피해야 할 안티패턴
- X3 부서마다 챗봇 같은 기관의 과제들이 각자 모델·벡터DB·프롬프트를 따로 만들어, 공유할 수 있는 기반 부품을 부서 수만큼 중복 구축하는 함정이다. 대처: §7.1의 두 번째 단계대로 기반 부품은 새로 만들지 말고 Provider에서 먼저 가져온다. 모델 호출은 A2 모델 서빙 계층(범정부 AI 공통기반 또는 기관 게이트웨이) 뒤로 모으고, S1 단일 진입점에서 인증·요청 상한·비용 상한·감사 기록을 일괄 적용한다. 공공 API·공공 클라우드·공공 깃랩은 A3 공공 API 제공자로 쓴다. 부서별 차이는 모델을 따로 두지 말고 A9 업무 규범 스킬과 부서 코퍼스(A1)로 표현하며, 부서·등급별 코퍼스 분리가 필요하면 S2 권한 인식 검색으로 푼다. 없어서 새로 만든 부품은 §13 참조 구현 레지스트리에 올린다.
- X10 평가 없는 RAG, RAG 없는 튜닝 평가 세트 없이 검색을 붙여 '좋아진 것 같다'로 배포하고, 검색으로 풀릴 문제를 파인튜닝으로 푸는, 진행 경로를 건너뛰는 함정이다. 대처: §7.2 진행 경로를 순서대로 밟는다. B1 직접 프롬프트에서 시작해 두 번째 단계에서 C9 평가 세트(업무 질문·정답·채점 기준)를 먼저 만들고, 이후 A9 규범 스킬·F4, B3 지식 접지(A1 데이터 자산), B3 검색 품질(Hybrid·Rewriting·Reranker), C5 가드레일·F1 순으로 붙이며 매 단계를 C9로 잰다. A2.3 튜닝은 진행 경로의 마지막 단계로, 검색·규범 스킬로 풀리지 않는다는 것이 C9 점수로 확인됐을 때만 한다. 모델·프롬프트·설정 조합은 릴리스처럼 버전 관리한다.
관련 가이드라인
이 사례가 쓰는 부품과 이어지는 공공 AX 안내서·지침이다 (부록 E 공공 AX 가이드라인 문서 해설 기준, 겹치는 부품이 많은 순).
- 공공부문 AI 도입·활용 가이드 쓰는 작업: 사업 담당자가 사업계획서와 예산 요구서를 쓸 때 처음 펴는 문서다. 기획 단계에서는 사업 범위와 성과 지표를, 계약 단계에서는 과업지시서 구조를, 운영 단계에서는 유지관리 항목을 이 문서의 단계 구분에 맞춘다. 자체 모델을 들일지 공통기반을 쓸지 결정할 때도 이 문서가 기준이다.주의: 2024년 1.0과 2025년 2.0 초거대 AI 가이드라인을 잇는 문서다. 신규 사업은 이 판을 근거로 쓰고, 구판의 체크리스트는 이 판에 없는 항목을 확인할 때만 꺼낸다.
- 공공데이터의 인공지능 친화적 관리 가이드라인 쓰는 작업: 데이터 담당 부서가 공공데이터나 내부 문서를 RAG 지식베이스와 API로 내놓기 전에 편다. 데이터 개방 계획서의 메타데이터 항목, 지식베이스에 넣을 문서의 형식 변환 기준, 데이터 품질 점검표를 이 문서로 쓴다. 공공 API를 MCP 서버로 감싸려는 담당자에게도 기본 문서다.주의: NIA가 v1.1 개정을 공지했으므로 내려받은 파일의 판을 확인한다.
- 신뢰할 수 있는 인공지능 개발 안내서 쓰는 작업: 개발사가 신뢰성 요구사항을 개발 산출물에 대응시킬 때, 발주 기관이 검증항목 일부를 인수 조건으로 고를 때 쓴다. 공공 서비스는 공공·사회 분야판을, 챗봇과 문서 생성은 생성 AI 분야판을 먼저 본다.주의: 배포 페이지에는 TTA 표기가 따로 보이지 않는다. 발행 기관은 PAX 목록의 표기를 따랐다. 67개 항목 전부를 인수 조건으로 넣으면 검수가 불가능해지므로, 사업 성격에 맞는 항목을 골라 넣는다.
- KS X ISO/IEC 22989 인공지능 개념 및 용어, KS X ISO/IEC TR 24028 인공지능의 신뢰성 개요 쓰는 작업: 과업지시서와 제안요청서의 용어 정의 절에 22989를 인용하면 "학습", "추론", "AI 시스템" 같은 말의 범위를 두고 다투는 일이 준다. TR 24028은 신뢰성 요구사항을 처음 정리하는 기획 단계에서 점검 항목의 출처로 쓴다.주의: TR은 기술보고서라 요구사항이 아니다. 신뢰성 검증 항목은 TTA 신뢰할 수 있는 AI 개발 안내서처럼 구체 문서로 내려간다.
- 공공기관 신뢰가능 AI 구현 실용가이드 이 사례와 겹치는 부품 C1 검토 큐 F7 한계·신뢰도 안내쓰는 작업: 기관 AI 윤리 지침이나 내부 거버넌스 규정을 처음 만드는 기획 부서가 원칙의 뼈대를 잡을 때 참고한다. 인간개입과 고객소통 항목은 검토 절차와 이용자 안내 문구를 설계하는 데 아직 쓸 만하다.주의: 생성형 AI 이전 문서다. PAX 목록은 원칙 참고용이며 구축 절차는 최신 문서를 우선하라고 적었다.
- 금융분야 AI 위험관리프레임워크 이 사례와 겹치는 부품 C1 검토 큐 C9 평가 세트·회귀시험쓰는 작업: 금융회사의 리스크관리 부서가 업무별 AI에 위험등급을 매기고, 등급마다 독립 검증을 누가 언제 하는지와 사람이 어느 단계에서 결과를 확인하는지를 내규 초안에 적을 때 편다. 등급이 높을수록 사람이 개입하는 지점이 앞당겨진다.주의: 문서 원문은 금융감독원 배포본으로 확인한다.
- 인공지능 투명성 확보 가이드라인 이 사례와 겹치는 부품 F7 한계·신뢰도 안내 F1 출처 표시쓰는 작업: 국민이 쓰는 챗봇이나 AI가 만든 안내문·이미지를 내보내는 서비스에서, 화면 문구와 생성물 표시 방식을 정할 때 쓴다. 화면 설계서의 고지 문구 칸이 이 문서에서 나온다.주의: 문서 원문의 구체 의무 범위는 게시물 첨부로 확인한다.
- 생성형 인공지능 결과물에 의한 저작권 분쟁 예방 안내서 쓰는 작업: 운영 단계에서 AI 결과물을 외부로 배포하는 부서가 배포 전 확인 절차를 만들 때 쓴다. PAX 목록이 꼽은 결과물 유사성과 AI 이용 사실 기록이 이 절차의 항목이다.주의: 지식베이스 문서를 그대로 옮겨 답하는 RAG 서비스도 결과물 유사성 문제를 안는다.
같은 주 패턴(B3)을 쓰는 다른 사례
같은 업무 패턴으로 조립된 사례를 서비스 유형이 같은 것부터 모았다 외 22건. 구현할 때 비교해 볼 수 있다.
이 사례에 쓰인 패턴
B3 지식 접지 상담 업무 컴포넌트
기관 규정·매뉴얼·사례 문서에 접지(RAG)해 질문에 답하고, 답마다 출처를 붙이며, 근거가 없으면 답하지 않고 담당자에게 넘긴다.
PAX 사례 48건이 이 부품을 쓴다
맥락
규정·매뉴얼·FAQ·사례가 문서로 쌓인 기관에서 내부 검색·검수, 대민 자동응답, 폐쇄망 로컬 검색에 쓴다. PAX 557건에서 주 부품이 B3인 사례는 31건으로 B0·B1 다음이다. 유형 ① 대민 상담·안내의 기본 조립이기도 하다.
맞서는 힘(긴장)
- 답변 범위 vs 환각 위험(근거 밖 답변 금지)
- 대민 자동응답의 효율 vs 예외 건 이관 필요
- 검색 품질 개선 vs 평가 세트 없이는 개선을 잴 수 없음
- 폐쇄망 요구 vs 로컬 임베딩·모델 품질
해법
기관 문서를 A1 자산으로 정리해 임베딩·색인하고, 질문이 오면 검색한 근거 범위 안에서만 모델이 답하게 한다. 답에는 출처(F1)를 상시 붙이고, 근거가 없으면 '확인 불가'로 답하거나 담당자·소관기관으로 이관한다(B′2). 검색 품질은 Hybrid Retriever·Query Rewriting·Reranker로 높이되, 변경마다 C9 평가 세트로 잰다. 대민형은 한계 안내(F7)와 폴백(C7)을 두고, 문서 갱신 주기를 C6으로 정한다.
이럴 때 쓴다
- 같은 질문이 반복되고 답의 근거가 기관 문서에 있을 때
- 답변에 조문·문서 출처를 반드시 붙여야 할 때
- 유형 ① 대민 상담·안내, 유형 ⑦ 법령 접지 점검
이럴 때는 쓰지 않는다
- 평가 세트가 없어 검색 품질을 잴 수 없을 때(먼저 C9, X10)
- 질문 유형이 몇 개로 정해져 행동 선택기(S4)나 규칙 조회로 충분할 때
- 문서를 요약해 초안을 쓰는 것이 핵심이면(B1)
얻는 것
- 답변에 근거를 댈 수 있음
- 반복 질의 처리 시간 단축
- 범정부 엔진 + 기관별 코퍼스로 공유 가능
점검표
- 답마다 출처가 표시되는가
- 근거가 없을 때 답하지 않고 이관하는가
- 평가 세트로 검색·답변 품질을 재고 있는가
- 코퍼스 갱신 주기와 책임자가 정해져 있는가
구조 — 참여 부품
- A1 데이터 자산 서비스 — 코퍼스 정제·등급 메타
- A2 모델 서빙 계층 — 임베딩·생성 모델(폐쇄망이면 로컬)
- 검색기 — 벡터·키워드 검색, 재작성·재순위
- C5 가드레일 필터 — 출처 검증·근거 밖 답변 차단
- F1 출처 표시 — 근거 문서·조문을 답에 표시
- 담당자 — 내부형 검수, 대민형 예외 건 처리
변형
- 내부 검수형: 직원이 쓰고 답을 검수(Enabled)
- 대민 자동응답형: 국민에게 직접 답하고 예외만 이관(이관 분기가 있으면 First)
- 폐쇄망 로컬 RAG: 내부망 LLM + 로컬 임베딩·벡터DB
- 검색 품질 하위 항목: Hybrid Retriever(벡터+키워드)·Query Rewriting·Reranker. 태깅 시 variant에 기재(Fowler)
- 그래프 RAG: A6 지식그래프를 검색에 결합(rag_type = Graph)
참조 구현 예
- PAX 전북AI — 자체 구축, 이용 10만 건(카드 참조 구현)
- PAX 소방기술민원 답변생성기 — 관리자 승인·적재, '유권해석 아님' 고지(카드 참조 구현)
- PAX bfcd190155ae69f7 — 코레일유통 그래프RAG 사내검색, 개인 시범 구축 → 기관 공식 플랫폼(§13)
관련 부품
C9 선행 — 평가 세트 없이 검색 품질을 개선할 수 없음 · F1 이용자 쪽 대응 — 출처 표시 · B′2 배선 — 근거 없거나 예외인 질문을 담당자로 이관 · A6 선택 부품 — 그래프 RAG · S2 보안 짝 — 등급 문서가 섞인 코퍼스의 권한 인식 검색 · C7 대민 상시 서비스의 폴백
참고 자료
Fowler RAG·Hybrid Retriever·Query Rewriting·Reranker · Gulli ch.14 RAG · computer.org RAG · GoF Proxy·Facade, Microservice Aggregator
이 부품과 이어지는 가이드라인
B′1 순차 파이프라인 제어 흐름
한 단계의 출력을 다음 단계의 입력으로 넘기는 고정 순서 배선이다. 한 프롬프트에 많은 일을 몰아 시켜 품질이 떨어지는 문제를 막는다.
PAX 사례 109건이 이 부품을 쓴다
맥락
B4 인식 파이프라인의 기본 배선이며, B1·B0·B5 안에서도 흔하다. 단계 순서가 업무 절차로 미리 정해져 있고 AI가 순서를 고를 필요가 없을 때 쓴다.
맞서는 힘(긴장)
- 디버깅·출처 추적의 쉬움 vs 병렬화 불가로 인한 지연
- 단계 분리의 품질 이점 vs 단계가 늘수록 오류 누적
- 고정 순서의 예측 가능성 vs 예외 경로 처리의 경직성
해법
업무 절차를 단계로 나누고 각 단계의 입력·출력 형식을 정해 앞 단계 출력을 다음 단계에 넘긴다. 단계 사이에 형식 검증(스키마)을 두어 오류가 번지기 전에 멈추고, 멈춘 건은 C1 검토 큐나 C3 재처리로 보낸다. 판정·산수 단계는 가능한 한 규칙(B′9)으로 두고 모델은 추출·서술 단계만 맡긴다. 단계 순서를 AI가 바꿔야 한다면 B′8이나 B′7로 옮긴다.
이럴 때 쓴다
- 업무 절차가 고정 순서로 정해져 있을 때
- 각 단계를 따로 검증·추적해야 할 때(유형 ② 접수·심사, ⑧ 취합·변환)
- 단일 에이전트에서 시작하는 첫 배선일 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 하위 작업이 서로 독립이라 동시에 돌려야 지연이 줄 때(B′3)
- 입력에 따라 AI가 다음 도구를 골라야 할 때(B′7)
- 긴 업무를 계획부터 세워야 할 때(B′8)
얻는 것
- 디버깅과 출처 추적이 쉬움
- 단계별 품질 검증 가능
- 구현이 가장 단순
점검표
- 단계마다 입력·출력 형식이 정의되어 있는가
- 단계 사이 검증에서 실패하면 멈추는가
- 단계별 중간 결과를 추적할 수 있는가
구조 — 참여 부품
- 단계 처리기 — 각 단계에서 추출·변환·작성 수행
- 단계 간 형식 검증 — 다음 단계로 넘기기 전 스키마 확인
- C3 상태 머신·롤백 — 실패 단계 재처리
관련 부품
B4 기본 배선 — 인식 파이프라인 · B′8 대안 — 순서를 계획으로 정할 때 · B′9 짝 — 판정 단계를 규칙으로 · C3 기록처·되돌림 — 실패 단계 재처리
참고 자료
Google ADK #1 Sequential · Gulli ch.1 Prompt Chaining · Heiland Multi-layer · adaptive.live 프롬프트 체이닝
A2.2 모델 서빙 · 주권형 온프레미스 공통 서비스
오픈웨이트 모델을 기관 서버·폐쇄망·로컬 PC 안에서 Ollama·vLLM 등으로 구동해 데이터를 기관 밖으로 내보내지 않고 추론한다.
PAX 사례 54건이 이 부품을 쓴다
맥락
E1은 폐쇄망·행정망·로컬 PC, E2는 해외 오픈웨이트(로컬) 또는 국산 오픈웨이트, E5는 S 이상이다. 폐쇄망 B3·B6·B8, 유형 3(현장 폐쇄망 서버 추론), 유형 12 개발 코파일럿은 이 변형을 기본으로 쓴다.
맞서는 힘(긴장)
- 데이터 주권 vs 상용 최신 모델 대비 성능
- GPU·서버 고정비 vs 종량 과금
- 모델 운영·갱신 역량 vs 외부 의존 제거
- 저사양 장비 구동 vs 모델 크기
해법
오픈웨이트 모델을 기관 안에 설치하고 서빙 계층(Ollama·vLLM·LM Studio 등)으로 업무 부품에 노출한다. 임베딩 모델도 로컬로 두어 B3 검색까지 망 안에서 끝낸다(§5 E1 폐쇄망 행 '로컬 임베딩'). 모델 선정은 C9 평가 세트로 상용·온프레미스 후보를 같은 조건에서 비교해 정한다. 폐쇄망에서 C7 경로는 수동 전환·다른 로컬 모델로 제한되므로 둘 이상의 로컬 모델이나 수동 절차를 미리 둔다. 모델·패키지 반입은 S11 인제스천 검증을 거친다.
이럴 때 쓴다
- E1이 폐쇄망·행정망이거나 문서가 PC 밖으로 나가면 안 될 때
- E5가 S 이상인데 내부망 프록시(A2.4)를 쓸 수 없을 때
- 현장 폐쇄망 서버에서 추론해야 하는 유형 3
- C7의 대체 경로로 로컬 모델을 둘 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 추론 인프라·운영 인력을 확보할 수 없을 때
- 현장 기기 자체에서 돌아야 하면 A5(엣지 런타임)
- 모델을 재학습했으면 A2.3
얻는 것
- 데이터가 기관 밖으로 나가지 않음
- 호출 비용이 고정비로 바뀜
- 폐쇄망에서도 LLM 사용 가능
- C7의 대체 경로 후보
점검표
- 추론·임베딩 어디에서도 데이터가 망 밖으로 나가지 않는가
- 모델 선정 근거(평가 세트 비교)가 남아 있는가
- 반입한 모델·패키지의 무결성 검사 기록이 있는가
- 대체 로컬 모델 또는 수동 전환 절차가 있는가
구조 — 참여 부품
- A2 서빙 계층 — 로컬 모델을 업무 부품에 노출
- 오픈웨이트 모델·로컬 임베딩 — 기관 안에서 추론·색인
- GPU 서버 또는 워크스테이션 — 추론 인프라
- S11 인제스천·공급망 검증 — 폐쇄망 반입 모델·패키지 검사
변형
- 기관 서버형: vLLM 등으로 기관 GPU 서버에서 다수 이용자에게 서빙한다.
- 로컬 PC·워크스테이션형: Ollama·LM Studio로 개인 PC나 단일 워크스테이션에서 돌린다(온나라 sAIde).
- 범정부 공통기반 내부망 설치형: 국산 독자모델·오픈웨이트를 공통기반 내부망에 직접 설치해 여러 부처에 제공한다(PAX 행정안전부 사례).
참조 구현 예
- PAX 58420e002644542c — 행정안전부, 엑사원·Gemma4를 범정부 공통기반 내부망에 설치해 약 8천 명에 롤아웃(§13 A2.2)
- PAX 01963ce2b093182c — 양산시, 저사양 온프레미스 로컬 LLM으로 보고서 작성 전 과정을 폐쇄망 안에서 처리(§13 A2.2)
- PAX 온나라 sAIde — 온나라 사이드패널 + 로컬 Ollama 요약(§9)
관련 부품
C7 대체 경로 — 상용 API 장애 시 전환 대상 · A8 짝 — 폐쇄망 로컬 MCP 호스트 · S11 선행 — 폐쇄망 반입 검증 · A5 대안 — 현장 기기 추론 · C9 선행 — 모델 선정 근거
참고 자료
Heiland '업무 로직과 ML 모델 분리' · GoF Strategy
이 부품과 이어지는 가이드라인
A8 MCP 서버·호스트 공통 서비스
공공 API·업무 시스템·로컬 파일을 에이전트가 부를 수 있는 도구로 감싸고, 도구 목록·권한·호출 로그를 한 층에서 관리한다.
PAX 사례 94건이 이 부품을 쓴다
맥락
에이전트(B6)·코파일럿(B1)이 도구를 호출하는 과제나, 공공데이터를 AI 도구로 공개하려는 기관에 쓴다. E3 값은 MCP·CLI 설정이다. 유형 5b에서는 필수이고(R10 'A8 또는 자체 도구 인터페이스'), 서버만 있는 사례는 5b-server로 분류한다(A8·S11 필수, R18).
맞서는 힘(긴장)
- 도구 재사용·생태계 확산 vs 권한 표면 확대
- 도구 설명의 편의 vs 실제 권한과의 불일치(X7)
- 서버 개수 성과 vs 실제 업무 호출(X8)
- 도구 출력 활용 vs 도구 출력을 타고 오는 간접 인젝션(X13)
해법
공공 API·업무 시스템·로컬 파일을 도구 설명·인증·정책과 함께 MCP 서버로 감싸 에이전트에 노출하고, 호출 결과에 출처·갱신 시각을 붙이며 호출 로그를 남긴다. 읽기(P0) 서버와 쓰기(P2) 서버를 분리하고 C8로 도구별 실행 승인을 건다. 배포·등재 전에 PAX MCP 6축 검증(권한 표면·비밀·공급망·위생·인젝션·데이터 흐름)을 통과시키고 S11로 반입을 검사하며, 통과하지 못한 축이 있으면 전이 범위를 부서 공유 이하로 둔다. 도구 목록·버전·갱신 공지는 레지스트리(Service Discovery)로 관리한다. 폐쇄망에서는 로컬 모델(A2.2)로 여러 MCP를 구동하는 로컬 호스트 변형을 쓴다.
이럴 때 쓴다
- 에이전트가 공공 API·업무 시스템을 도구로 호출해야 할 때
- 기관 데이터를 외부 AI 클라이언트와 타 기관이 직접 호출하게 공개할 때
- 표준 시스템에 API를 열어 레거시 오버레이(B8)를 대체할 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 호출할 도구가 로컬 파일뿐인 단순 작업(§5 E1 로컬 PC 행: 드묾)
- 실제 업무 호출 없이 서버 개수를 성과로 삼으려 할 때(X8)
- 6축 검증·권한 분리를 할 수 없는데 쓰기 도구를 노출하려 할 때
얻는 것
- 도구 재사용과 생태계 확산
- 권한·호출을 한 층에서 관리
- 공공데이터를 AI가 직접 쓰는 경로
점검표
- 도구 설명이 '조회'인데 쓰기·실행 권한을 가진 도구가 없는가
- 6축 검증 결과가 기록되어 있는가
- 호출 로그와 실제 업무 호출 지표가 있는가
- 호스트가 도구 출력을 명령으로 받지 않도록 S5·S6 등이 있는가(P2 이상)
구조 — 참여 부품
- MCP 서버 — 공공 API·업무 시스템·로컬 파일을 도구로 감쌈
- MCP 호스트(에이전트) — 도구를 선택·호출하고 결과를 업무 흐름에 사용
- C8 권한 경계·킬스위치 — 읽기/쓰기 분리와 도구별 실행 승인
- S11 인제스천·공급망 검증 — 서버 반입·등재 전 6축 검증
- C4 감사 로그·지표 — 호출 추적과 실제 업무 호출 지표
변형
- 공공데이터 MCP 서버(읽기, P0): 국회 API 276개 MCP, KOSIS 통계 MCP, 나라장터 MCP, 법령 MCP 등.
- 업무 시스템 MCP(쓰기, P2): 업무 시스템에 쓰기 동작을 노출한다. C2·C3·C4·C8이 필수다.
- 로컬 MCP 호스트: 폐쇄망에서 여러 MCP를 로컬 모델로 돌린다(망분리 로컬 AI 에이전트 + KOSIS 공식 MCP).
참조 구현 예
- PAX 망분리 로컬 AI 에이전트 + KOSIS 공식 MCP — 로컬 MCP 호스트, 도구별 위험도·실행 승인·감사 대시보드(§9)
- PAX 43dc7f4ab2500260 — 64개 도구·인용 조문 검증, 공공 깃랩 공개로 기관 내부망 AI에 공식 등록(§13 A8)
- PAX 7f8dfb1eb051abe9 — 지자체별 규정을 설정파일로 분리한 이식형 MCP(§13 A8)
관련 부품
C8 필수 짝 — 읽기/쓰기 분리·도구별 승인 · S11 등재 관문 — 6축 검증·공급망 · B6 소비처 — 도구를 부르는 에이전트 · B8 대체 — A8이 열리면 오버레이 퇴출 · S6 호스트 쪽 대응 — 도구 출력 격리
참고 자료
Gulli ch.10 MCP·ch.15 A2A · Microservice 패턴 API Gateway·Service Discovery·Access Token · PAX MCP 6축 검증 매트릭스
이 부품과 이어지는 가이드라인
C1 검토 큐 운영 컴포넌트
AI 산출물이 다음 단계로 넘어가기 전에 사람이 맞고 틀림을 확인·수정·확정하는 대기열을 두어, 오류가 업무 결과로 흘러가지 않게 한다.
PAX 사례 46건이 이 부품을 쓴다
맥락
AI 산출물이 공문·처분·대민 안내·기록으로 이어지는 모든 B 부품(B1 코파일럿, B4 인식 파이프라인, B2 예측기, B7 콘텐츠 생성기 등). 이용자 본인이 최종 확정자인 자기서비스형 도구도 포함한다(R16).
맞서는 힘(긴장)
- 정확성·책임성 vs 처리 속도(전건 검토는 자동화 이득을 깎는다)
- 검토자의 숙련 vs 자동화 편향(AI 결과를 그대로 승인하는 경향)
- 전건 검토의 안전 vs 위험도별 분기(C2)로 가야 하는 효율 압력
해법
AI 산출물에 신뢰도·근거를 붙여 검토 대기열에 올리고, 검토자가 승인·수정·반려 중 하나를 고르게 한다. 수정·반려 내역은 C4 감사 로그에 남겨 수정률을 집계하고 C6 환류의 입력으로 쓴다. 검토 화면은 원문 위치·근거를 함께 보여 줘 확인 비용을 줄인다. 전건 검토로 시작하되, 수정률 실측이 쌓이면 C2 위험도 라우터로 저위험 건을 자동 종결하는 단계로 옮긴다.
이럴 때 쓴다
- AI 산출물이 공문·처분·대민 안내로 그대로 이어질 때
- E4가 P1 이상이고 되돌리는 데 사람 시간이 많이 드는 조치가 있을 때
- 서비스 유형 ② 접수·심사, ④ 기안 코파일럿, ⑥ 콘텐츠 제작, ⑦ 대조·점검, ⑩ 위험 예측, ⑪ 추천·매칭, ⑫ 개발 코파일럿처럼 C1이 필수인 유형
이럴 때는 쓰지 않는다
- B0 결정적 도구처럼 런타임 AI 산출물이 없을 때
- 쉽게 되돌릴 수 있고 저위험인 조치를 이미 C2로 자동 종결하도록 실측 근거를 갖춘 구간(전건 검토를 영원히 남기지 않는다)
얻는 것
- 오류가 업무 결과로 나가기 전에 차단
- 책임 소재가 명확해짐
- 수정 내역이 C4 지표와 C6 환류의 원천 데이터가 됨
점검표
- AI 산출물이 확정 전 상태로 머무는 지점이 명시되어 있는가
- 검토자와 승인·수정·반려 선택지가 정해져 있는가
- 검토 결정과 수정 내역이 로그로 남는가
- 실증 기간의 검토·수정 건수가 기록되어 있는가
- 전건 검토에서 분기로 옮길 조건이 정해져 있는가
구조 — 참여 부품
- 검토 대기열 — AI 산출물을 확정 전 상태로 보관하고 검토자에게 배정
- 검토자(담당자 또는 이용자 본인) — 승인·수정·반려를 결정하는 최종 책임자
- F2 편집 가능한 출력 — 검토자가 산출물을 직접 고치는 화면
- C4 감사 로그·지표 — 검토 결정과 수정 내역을 적재해 수정률로 집계
변형
- 전건 검토형: 모든 AI 산출물을 담당자가 확인·확정
- 예외 검수형: 정상 건은 일괄 승인하고 저신뢰 항목만 개별 검수하는 검수 UI
- 파이프라인 내장 관문형: 멀티에이전트·다단계 파이프라인의 각 관문에 승인·보완·재작성 선택지를 둠
- 자기서비스형: 이용자 본인이 최종 확정자인 HITL. 실제 운영 중이면 C1 present(R16)
- 심의 게이트: 팩트체크·법무·윤리처럼 제3자 전문가가 수행하는 승인 게이트
참조 구현 예
- PAX 9dc1a7081bc869b1 — 광진구 — 담당자·팀장 최종 판단 책임 등 4대 관리 원칙 명문화
관련 부품
C2 다음 단계 — 전건 검토에서 위험도 분기로 승급 · C1.2 변형 — 제3자 전문가 심의 게이트 · F2 이용자 쪽 대응 — 검토자가 직접 고치는 화면 · F6 이용자 쪽 대응 — 에이전트 행동 실행 전 확인 · C4 기록처 — 검토 결정·수정 내역 · C6 후속 — 수정 내역이 환류의 입력
참고 자료
Google ADK HITL · Gulli ch.13 Human-in-the-Loop · Towards AI 동기·비동기 HITL · Chain of Responsibility
이 부품과 이어지는 가이드라인
C5 가드레일 필터 운영 컴포넌트
개인정보·환각·편향·형식 오류가 프롬프트나 산출물에 들어가지 못하게 시스템이 경계에서 걸러낸다. 비식별 전처리, 출처 검증, 구조적 출력 제약이 대표 변형이다.
PAX 사례 44건이 이 부품을 쓴다
맥락
외부 모델을 부르거나 대민에 답하는 모든 B 부품. 특히 E2 해외 상용 API, E5 S 이상 데이터, B3 지식 접지 상담, 유형 ① 대민 상담, ④ 기안, ⑥ 콘텐츠, ⑦ 대조·점검, ⑨ 인수인계, ⑬ 비식별·정제 도구.
맞서는 힘(긴장)
- 차단의 엄격함 vs 과잉 차단으로 인한 유용성 저하
- 비식별 강도 vs 문맥 보존
- 결정적 검증의 신뢰성 vs 구현 범위
해법
프롬프트가 기관 밖으로 나가기 전 PII를 마스킹하고 원복 키를 보관하는 비식별 전처리기를 둔다. 응답에는 인용을 원본(법령정보센터·통계표 등)과 대조하는 출처 검증기와, JSON 스키마·허용 목록 같은 구조적 출력 제약을 건다. 근거가 없으면 답하지 않거나 '확인 필요'로 표시한다. 차단 사유는 C4에 남기고, 이용자에게는 F1 출처와 F7 한계 안내로 보인다. 사람이 하는 팩트체크·법무 심의는 C5가 아니라 C1.2에 둔다.
이럴 때 쓴다
- E2 해외 상용 API로 행정망 본문이 외부로 나갈 때(필수)
- E5 S 이상 개인정보·민감정보를 다룰 때
- B3 대민 응답처럼 인용·수치의 정확성이 신뢰의 핵심일 때
- C5가 필수인 유형 ①④⑥⑦⑨⑪⑬
이럴 때는 쓰지 않는다
- E1 로컬 PC 완결로 데이터가 밖으로 나가지 않을 때 비식별은 불필요해질 수 있다(§5 매트릭스, 단 출처 검증은 별개)
- 사람이 수행하는 심의만 있을 때(C1.2로 태그)
- 적대적 입력 탐지가 목적일 때(S8)
얻는 것
- 개인정보 외부 유출 차단
- 환각 인용 감소
- 상용 API 사용 조건 충족
점검표
- 외부 전송 전 무엇이 걸러지는지 답할 수 있는가
- 인용이 원본과 대조되는가
- 근거 없을 때의 동작이 정해져 있는가
- 차단 사유가 기록되는가
구조 — 참여 부품
- 비식별 전처리기 — 외부 전송 전 PII 마스킹과 원복
- 출처 검증기 — 인용을 원본과 대조해 환각을 걸러냄
- 출력 제약 — 스키마·허용 목록·금칙어로 출력 형식 제한
- F1 출처 표시 — 검증된 출처를 이용자에게 보임
변형
- 로컬 비식별 전처리기: 외부 전송 전 PII 마스킹·원복(PAX에서 독립 부품으로 확인)
- 출처 검증기: 인용을 법령정보센터·KCI·CrossRef 원본과 대조
- 구조적 출력 제약·스키마 검증: JSON 스키마·허용 목록으로 출력 범위를 고정(v0.6 식별 신호 추가)
- 근거 재대조형 환각 검증: 추출값의 근거 문장을 원문에서 재대조해 '문서확인/AI추정/문서에없음'으로 재분류
참조 구현 예
- PAX Korean Stats MCP — KOSIS 통계 출처 자동 인용
관련 부품
F1 이용자 쪽 대응 — 검증된 출처 표시 · F7 이용자 쪽 대응 — 근거 없을 때 한계 안내 · A2.4 짝 — 민감정보 외부 유출 대응 · C1.2 구분 — 사람이 하는 심의 · S8 구분 — 적대적 입력 탐지 · S13 변형 후보 — 로컬 비식별 게이트
참고 자료
Fowler Guardrails · InfoQ Output Guardrails·Model Critic · Gulli ch.18 Guardrails · Heiland 규칙 기반 안전장치 · Proxy · Decorator
이 부품과 이어지는 가이드라인
C9 평가 세트·회귀시험 운영 컴포넌트
배포 전에 업무 맥락의 질문·정답·채점 기준을 세트로 만들어, 프롬프트·모델·설정의 모든 변경을 같은 자로 재고 회귀를 잡는다.
PAX 사례 15건이 이 부품을 쓴다
맥락
모델·프롬프트·검색 설정이 바뀌는 모든 AI 부품. 특히 B3 지식 접지(검색 품질은 평가 없이 개선 불가), E2 상용 API(예고 없는 모델 업데이트), 유형 ①④⑤a⑦⑩⑫.
맞서는 힘(긴장)
- 평가 세트 구축 비용 vs 변경의 안전
- 사람 라벨의 정확성 vs LLM 심판의 규모
- 세트 고정(비교 가능성) vs 업무 변화 반영(세트 갱신)
해법
RAG를 붙이거나 모델을 고르기 전에 업무 질문·정답·채점 기준(사람 라벨 + LLM 심판)을 세트로 만든다. 프롬프트·모델·설정 조합을 릴리스처럼 버전 관리하고, 모든 변경마다 같은 세트로 재평가해 점수표와 회귀 실패 목록을 남긴다. 기준을 넘지 못하면 배포하지 않는 게이트를 둔다. 학습 데이터와 평가 세트는 누수 없이 분리한다.
이럴 때 쓴다
- RAG·튜닝을 붙이기 전(§7.1 4단계, §7.2 진행 경로 2단계)
- E2 상용 API로 모델 업데이트가 예고 없이 올 때(필수)
- 폐쇄망 로컬 모델의 교체 시점
- C6 환류·C7 모델 교체를 하려 할 때(선행 조건)
이럴 때는 쓰지 않는다
- B0 결정적 도구처럼 비결정적 출력이 없을 때
- 유형 5a 중 순수 시각화(R10: 면제)
얻는 것
- 변경의 효과와 회귀를 숫자로 확인
- 모델 교체·재학습의 안전
- 모델 선정 근거 확보
점검표
- 업무 질문·정답·채점 기준 세트가 있는가
- 프롬프트·모델·설정이 버전 관리되는가
- 변경마다 재평가한 기록이 있는가
- 기준 미달 시 배포를 막는 절차가 있는가
구조 — 참여 부품
- A1 데이터 자산 서비스 — 정답의 출처
- A2 모델 서빙 계층 — 평가 대상 모델의 버전 고정
- 채점기 — 사람 라벨과 LLM 심판으로 점수 산출
- 배포 게이트 — 기준 미달 변경의 배포 차단
- C4 감사 로그·지표 — 운영 지표와 평가 점수 대조
변형
- 모델 선정 블라인드 비교: 여러 모델을 동일 조건·평가 의도 은닉으로 채점해 운영 모델 선별
- 배포 전 회귀검증 게이트: 응답 로직 변경 시 기준 질의의 기대응답 대조를 통과해야 배포
- 재학습 모델 비교 게이트: 재학습 시 이전 버전 대비 성능을 비교해 기준 상회 모델만 배포
- 공인시험 기반 검증 세트: 검출 기준을 명시한 검증 세트와 공인시험
참조 구현 예
- PAX MOPAN — 기각한 시도 15건의 실패 기전을 기술 보고서로 남김
관련 부품
C6 후속 — 환류의 재검증 단계 · C7 후속 — 모델 교체(Blue-Green) 전 회귀시험 · B3 끼울 자리 — 검색 품질 개선의 전제 · A1 의존 — 정답 출처 · A2 의존 — 모델 버전 고정
참고 자료
Fowler Evals · InfoQ AI-Ops · Prompt-Model-Config Versioning · Gulli ch.19 Evaluation & Monitoring
이 부품과 이어지는 가이드라인
- 공공부문 AI 도입·활용 가이드
- 인공지능 위험 사례집
- 금융분야 AI 위험관리프레임워크
- AI 기반 신용평가모형 검증체계
- 합성데이터 생성·활용 안내서
- 인공지능 영향평가 가이드라인
- 신뢰할 수 있는 인공지능 개발 안내서
- 인공지능(AI) 표준화 전략 로드맵
- KS X ISO/IEC 42001 인공지능 경영시스템
- KS X ISO/IEC 23894 인공지능 리스크관리 지침
- KS X ISO/IEC TS 4213 기계 학습 분류 성능에 대한 평가
- KS X ISO/IEC 22989 인공지능 개념 및 용어, KS X ISO/IEC TR 24028 인공지능의 신뢰성 개요
F1 출처 표시 상호작용 패턴
답변에 근거 문서·조문·통계표 ID를 붙여 이용자가 원문을 직접 확인할 수 있게 한다. C5 출처 검증의 이용자 면이다.
PAX 사례 87건이 이 부품을 쓴다
맥락
B3 지식 접지 상담, A8 공공데이터 MCP, 법령·통계·규정을 인용하는 모든 응답. 유형 ① 대민 상담, ⑤b 데이터 에이전트, ⑦ 대조·점검, ⑨ 인수인계(원문 위치).
맞서는 힘(긴장)
- 출처 상세도 vs 화면 복잡도
- 출처 표시 vs 실제 검증(표시만 하고 검증하지 않으면 잘못된 신뢰)
- 원문 링크의 신선도 vs 유지 비용
해법
답변의 각 주장에 근거 문서·조문 번호·통계표 ID·원문 위치를 붙이고, 원문으로 바로 이동하는 링크를 제공한다. 출처의 갱신 시각과 이용 조건을 함께 보여 오래된 자료를 현재로 오인하지 않게 한다. 표시되는 출처는 C5 출처 검증을 통과한 것이어야 한다.
이럴 때 쓴다
- B3 지식 접지 응답 전반
- 대민 서비스 D1~D7(F1·F2·F7이 최소 요건)
- 유형 ①⑤b⑦⑨처럼 F1이 필수인 유형
이럴 때는 쓰지 않는다
- 모델의 판정 근거(요인·BBox·사유 코드)를 보여 주려는 경우(F9)
- B0 결정적 도구로 원천 데이터를 그대로 보여 주는 경우(출처가 곧 화면)
얻는 것
- 이용자 신뢰 확보
- 원문 대조로 오류 발견
- 공식 판단 여부를 이용자가 스스로 확인
점검표
- 모든 답변에 출처가 붙는가
- 출처가 원본과 대조되는가
- 갱신 시각이 보이는가
- 이용자가 원문을 바로 열 수 있는가
구조 — 참여 부품
- C5 가드레일 필터 — 출처 검증
- 이용자 — 원문을 열어 대조
변형
- 문서·조문 인용: 근거 문서명과 조문 번호를 답변에 붙임
- 통계표 ID 인용: 통계 답변에 통계표 ID를 자동 인용(KOSIS MCP 방식)
- 출처·신선도 표시: 출처에 갱신 시각과 이용 조건을 함께 표시
참조 구현 예
- PAX Korean Stats MCP — KOSIS 통계를 자연어로, 출처 자동 인용
- PAX 224e2d82d9369735 — 모든 출처에 갱신 시각과 이용 조건을 함께 저장한 출처·신선도 표시
- PAX 9998aba2d1f55c24 — 항목별 법령·처분사례 원문 연계(F1)
관련 부품
C5 시스템 쪽 대응 — 출처 검증 · F7 짝 — 한계 안내와 함께 신뢰의 실체 · F9 구분 — 판정 근거 표시 · B3 끼울 자리 — 지식 접지 응답 · A3 출처 제공 — 공공 API 원문
참고 자료
aiuxpatterns Results · Show Citations
이 부품과 이어지는 가이드라인
D8.1 탐색·조회 서비스 블록
데이터·법령·공고·선례·타 지역 사례를 찾아 담당자 화면에 놓는 내부 운영 블록이다. B0 탐색·시각화, MCP 도구 제공, B3가 전형 부품이다.
PAX 사례 176건이 이 부품을 쓴다
맥락
기관 내부 담당자가 자료를 찾아 보는 업무. §7.3 유형 ⑤b 데이터 에이전트(D8.1, P0)와 ⑤a 분석 대시보드·브리핑(D8.1, P0~P1)의 무대. PAX 176건(주 부품 B0 80%, B3 10%).
맞서는 힘(긴장)
- 검색 편의 vs 출처·기준 시점 확인
- 자연어 질의 vs 질의 조작·도구 출력 인젝션
- 대시보드 고정 화면 vs 에이전트의 유연한 질의
- MCP 서버 수 vs 실제 업무 호출(X8)
해법
답이 원천 데이터에서 나오게 한다. 공공데이터·통계는 A8 MCP 서버나 A3 공공 API로 도구화하고, 호스트 쪽 에이전트는 B′7 ReAct 도구 루프로 조회하되 C8로 읽기 전용에 묶는다. 결과에는 F1 출처(통계표 ID)와 조회 시점을 붙이고, 도구 호출은 C4로 추적한다. 도구 출력이 새 지시가 되지 않도록 S5 계획 후 실행과 S1 비용 상한을 둔다. 에이전트가 필요 없으면 B0 대시보드·검색기로 끝내고(5a-agg), LLM이 해설을 붙이면 5a-brief로 C9·F9를 더한다(R19). MCP 서버만 만드는 사례는 5b-server로 A8·S11만 필수다(R18).
이럴 때 쓴다
- 담당자가 흩어진 데이터·법령·공고·선례를 찾느라 시간을 쓸 때
- 공공데이터·통계를 자연어로 조회해야 할 때
- 다른 지역·기관 사례를 모아 봐야 할 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 찾은 문서에서 할 일·핵심을 뽑으면 D8.2
- 규정·기준과 대조해 확인 대상을 고르면 D8.4
- 국민이 서비스를 찾으면 D1
얻는 것
- 자료 찾는 시간 절감
- 출처·시점이 붙은 근거 확보
- 공공데이터 MCP의 재사용
점검표
- 결과마다 원천 출처와 기준 시점이 보이는가
- 도구 권한이 읽기 전용으로 묶여 있는가
- 도구 호출 순서를 나중에 볼 수 있는가
- MCP 서버가 실제 업무에서 호출되는지 재는가
구조 — 참여 부품
- 담당자 — 자료를 찾고 결과를 업무에 씀
- A8 MCP 서버·호스트 — 공공데이터·통계를 도구로 노출
- B0 결정적 도구(탐색·시각화) — 검색기·대시보드
- B6 도구 호출 에이전트 — 로컬 MCP 호스트로 조회·차트 생성
- C8 권한 경계 — 읽기 전용 제한
- F1 출처 표시 — 통계표 ID·출처·시점 표시
변형
- 검색·대시보드형(비LLM): B0 탐색·시각화. 유형 5a-agg(필수 A1·F2·C4, R19).
- 브리핑형: LLM이 조회 결과를 요약·해설. 유형 5a-brief(필수 A2.1|A2.2|A2.6·F9·C9, R19).
- MCP 서버 제공형: 공공데이터·법령을 MCP로 노출하는 서버 자체. 5b-server(필수 A8·S11, R18).
- 데이터 에이전트형: 로컬 MCP 호스트가 도구를 불러 조회·차트 생성. 5b-host(필수 C4·F1·S5|S6, R18).
참조 구현 예
- 망분리 환경용 로컬 AI 에이전트 + KOSIS 공식 MCP — 카탈로그 D8.1 카드·§9 조립 예시, 유형 ⑤b 참조 구현
- Korean Stats MCP — 카탈로그 D8.1 카드 예: KOSIS 통계를 자연어로, 출처 자동 인용
관련 부품
A8 끼울 자리 — 공공데이터 MCP · C8 필수 통제 — 읽기 전용 · D8.2 이웃 블록 — 찾은 문서의 요약·추출 · S5 5b-host 필수 보안 · X8 이 블록에서 흔한 함정
참고 자료
카탈로그 §7.3 유형 ⑤a·⑤b · 카탈로그 §7.4 유형 ⑤ 위협 모델 · MCP 6축 검증(§8)
A3 공공 API 제공자 공통 서비스
정부·공공이 운영하는 모델·데이터·개발 도구(범정부 AI 공통기반, 모두의 AI 실험실, 공공데이터포털, 공공 깃랩)를 범정부 Provider로 소비한다.
PAX 사례 154건이 이 부품을 쓴다
맥락
모델·공공데이터·법령 원문·개발 환경을 공공 플랫폼에서 가져올 수 있다면 어느 과제든 해당한다. §7.1 2단계 '기반 부품은 새로 만들지 말고 Provider에서 먼저 찾는다'가 바로 이 부품을 가리킨다. 유형 7(대조·점검)에서는 법령·기준 출처를 대는 필수 기반이다.
맞서는 힘(긴장)
- 공통 Provider 재사용 vs 기관 고유 요구 반영
- 공공 API 가용성·갱신 주기 vs 서비스 신뢰성
- 인가·검증 절차의 통제 vs 에이전트 루프의 병목(PAX 공공API 진단)
해법
기반을 새로 만들기 전에 범정부 AI 공통기반(모델), 공공데이터포털·법령 API(데이터), 모두의 AI 실험실·공공 깃랩(개발·실험 환경)에서 먼저 찾아 소비한다. 인증은 GPKI·디지털원패스 같은 연합 신원(Federated Identity)으로 위임하고, 공공 API 응답은 출처·조회 시각과 함께 업무 부품에 넘긴다. 에이전트가 부를 수 있게 하려면 A8 MCP 서버로 감싸고, 결과를 재가공해 기준선으로 고정하면 A1을 더한다. 기관이 만든 도구는 공공 깃랩에 등재해 다음 기관의 Provider가 되게 한다.
이럴 때 쓴다
- 모델·데이터·개발 환경을 기관이 새로 만들려 할 때 — 먼저 Provider 확인
- 법령·기준 원문을 최신으로 대조해야 하는 유형 7
- 여러 부서가 같은 기반을 따로 만들고 있을 때(X3 교정)
이럴 때는 쓰지 않는다
- 필요한 모델·데이터가 공공 Provider에 없을 때(만들고 레지스트리에 올림)
- 타 기관 데이터를 계약·키 매핑으로 결합하는 경우는 A4
얻는 것
- 기관별 중복 구축 방지(X3 교정)
- 공인된 원천 데이터·모델 사용
- 등재를 통해 전이 경로 확보
점검표
- 같은 기반을 기관 안에서 따로 만들지 않았는가
- 공공 API 응답의 출처·조회 시각이 결과에 남는가
- API 장애·변경 시 어떻게 되는지 답할 수 있는가
- 만든 도구가 공공 깃랩 등에 등재되었는가
구조 — 참여 부품
- 공공 Provider — 범정부 AI 공통기반·공공데이터포털·모두의 AI 실험실·공공 깃랩
- 연합 신원 인증 — GPKI·디지털원패스 등으로 호출 주체를 확인
- 소비 부품(B·A2·A8) — Provider를 직접 만들지 않고 가져다 씀
- S1 AI 게이트웨이·단일 진입점 — 공공 인증을 위임받아 호출을 통제
변형
- 공공 모델 Provider: 범정부 AI 공통기반(HCX-GOV-THINK) 위에서 모델을 소비한다. 온나라 AI 문서 분배기가 공통기반 RAG 위에서 돈다.
- 공공 데이터·법령 Provider: 공공데이터포털 OpenAPI·법제처 API 등을 실서비스 파이프라인에 상시 연동한다.
- 개발·실험 환경 Provider: 모두의 AI 실험실·공공 깃랩에서 개발하고 결과물을 등재한다.
참조 구현 예
- PAX 온나라 AI 문서 분배기 — 범정부 공통기반 RAG 위에서 접수 문서 배분(§6 A3 카드)
- PAX ef389de4efadc258 — 법제처 API로 매일 최신성 검증(§13 A3)
- PAX 3d07b6da99f5e1ed — 직제·시행규칙을 법령 API로 파싱·결합, 시행일 스냅샷 비교(§13 A3)
관련 부품
A2.4 짝 — 공통기반 모델을 내부망에서 경유 · A8 감싸는 층 — 공공 API를 MCP 도구로 · S1 인증 위임 — 공공 인증을 단일 진입점에 · A7 등재처 — 자체 제작 도구를 공공 깃랩에 · A4 경계 — 계약 기반 결합
참고 자료
patterns.dev Provider 패턴 · Microservice 패턴 Federated Identity·Access Token · PAX 공공API 진단 보고서
이 부품과 이어지는 가이드라인
F7 한계·신뢰도 안내 상호작용 패턴
AI가 무엇을 못 하는지, 얼마나 확신하는지, 공식 판단이 아님을 이용자가 볼 수 있는 곳에 적어 과신을 막는다.
PAX 사례 63건이 이 부품을 쓴다
맥락
대민 상담·안내(유형 ①), 대조·점검(⑦), 분석·예측(5a·⑩), 비식별 도구(⑬). 대체 경로로 운영 중인 C7 상황.
맞서는 힘(긴장)
- 정직한 한계 고지 vs 서비스 신뢰도 하락 우려
- 신뢰도 수치 표시의 정확성 vs 이용자 이해
해법
화면에 사용 한계(대상 범위·미검증 항목·처리 시간), 신뢰도, '공식 판단 아님' 고지를 결과 옆에 배치한다. 저신뢰 결과는 표시를 달리하고, C7 대체 경로로 운영 중이면 품질 저하를 알린다. 고지 문구는 법률 자문·유권해석을 대체하지 않는다는 점을 분명히 적는다.
이럴 때 쓴다
- 대민 서비스 D1~D7(F1·F2·F7 최소 요건)
- 유형 ①⑦5a⑩⑬처럼 F7이 필수인 유형
- C7 대체 경로 운영 중
이럴 때는 쓰지 않는다
- 유형 ①·⑦에서 model_dependency가 없음(비LLM)이면 필수에서 면제(R7). 단 비LLM 도구도 한계 고지는 권장된다
얻는 것
- 과신·오인 방지
- 기관 책임 범위 명확화
점검표
- 이용자가 '공식 판단이 아님'을 결과 화면에서 읽을 수 있는가
- 사용 한계가 명시되어 있는가
- 저신뢰 결과가 구분 표시되는가
구조 — 참여 부품
- 고지 문구 — 사용 한계·공식 판단 아님
- 신뢰도 표시 — 결과별 확신 수준
- C7 폴백 스위치 — 대체 경로 운영 여부 제공
변형
- 공식 판단 아님 고지: '유권해석 아님'·'참고용' 고지
- 신뢰도 표시: 결과별 신뢰도·등급 표시
- 미검증 항목 열거: 검증되지 않은 조건·처리 시간을 명시
참조 구현 예
- 소방기술민원 답변생성기 — '유권해석 아님' 고지
- PAX 9998aba2d1f55c24 — 비공식 참고 도구·공식 판단 아님 고지와 원문 연계를 함께 갖춘 자가점검 UI
- PAX 759835514b4b7ca4 — README가 미검증 항목을 열거하고 '최종 판단은 항상 사람' 고지
- PAX 6c0fa4c0c3508ff0 — 처리 시간과 라이선스 동의 절차를 정직하게 고지한 온디바이스 비전 도구
- PAX aef95509b7611c96 — 비LLM 스크리닝 도구가 실제 검토를 대체하지 않음을 화면에 명시
- PAX 0a2535cadf2d621a — 법률 자문·안전 인증을 대체하지 않는다는 한계 고지
관련 부품
C7 시스템 쪽 대응 — 대체 경로 운영 중 안내 · F1 짝 — 이용자 신뢰의 실체 · F9 짝 — 판정 근거와 함께 표시(F9+F7 표준형) · C5 짝 — 근거 없을 때의 동작
참고 자료
InfoQ Contextual Guidance · aiuxpatterns Inline Help
이 부품과 이어지는 가이드라인
X3 부서마다 챗봇 안티패턴
같은 기관의 과제들이 각자 모델·벡터DB·프롬프트를 따로 만들어, 공유할 수 있는 기반 부품을 부서 수만큼 중복 구축하는 함정이다.
맥락
한 기관 안에서 여러 부서가 동시에 대민·내부 챗봇, 문서 검색, 요약 도구를 추진하는 경우. 특히 각 과제가 상용 API를 직접 호출하는 경우.
맞서는 힘(긴장)
- 부서의 빠른 자율 구축 vs 기관 전체의 중복 비용
- 부서별 맞춤(코퍼스·문체) vs 공통 모델·게이트웨이
- 과제 단위 예산·성과 vs 공통 기반 등재·유지 책임
해법
§7.1의 두 번째 단계대로 기반 부품은 새로 만들지 말고 Provider에서 먼저 가져온다. 모델 호출은 A2 모델 서빙 계층(범정부 AI 공통기반 또는 기관 게이트웨이) 뒤로 모으고, S1 단일 진입점에서 인증·요청 상한·비용 상한·감사 기록을 일괄 적용한다. 공공 API·공공 클라우드·공공 깃랩은 A3 공공 API 제공자로 쓴다. 부서별 차이는 모델을 따로 두지 말고 A9 업무 규범 스킬과 부서 코퍼스(A1)로 표현하며, 부서·등급별 코퍼스 분리가 필요하면 S2 권한 인식 검색으로 푼다. 없어서 새로 만든 부품은 §13 참조 구현 레지스트리에 올린다.
이럴 때 쓴다
- 같은 기관의 두 과제 이상이 각자 모델 계약·API 키·벡터DB를 갖는다
- 범정부 AI 공통기반·공공 API를 쓰지 않은 이유가 서술되지 않는다
- 공통 규정·매뉴얼 코퍼스를 과제마다 따로 임베딩한다
- 모델 호출 비용을 기관 단위로 집계할 수 없다
이럴 때는 쓰지 않는다
- 데이터 등급(E5)이나 망 조건(E1) 때문에 공통 기반을 쓸 수 없고 그 사유가 서술된 경우
- A2 게이트웨이를 공유하면서 부서별 코퍼스·스킬만 따로 둔 경우(정상 조립)
- 개인이 만든 단일 도구로 기관 내 중복 과제가 없는 경우
얻는 것
- 부서가 협의 없이 빠르게 만든다
- 부서 요구에 딱 맞는 맞춤 구성을 갖는다
점검표
- 기관의 모든 모델 호출이 하나의 게이트웨이를 지나는가
- 부서별 API 키 직접 호출이 남아 있지 않은가
- 공통 기반을 쓰지 않은 과제는 그 사유(E1·E5)가 적혀 있는가
- 부서별 차이가 모델이 아니라 스킬·코퍼스로 표현되어 있는가
구조 — 참여 부품
- A2 모델 서빙 계층 — 교정 후 모든 부서 호출이 모이는 공통 자리
- A3 공공 API 제공자 — 범정부 AI 공통기반·공공 깃랩 등 Provider
- S1 AI 게이트웨이·단일 진입점 — 부서별 API 키 직접 호출을 대체하는 인증·상한·기록 지점
- A9 업무 규범 스킬 — 부서별 차이를 모델이 아니라 스킬로 표현
변형
- 부서별 API 키 직접 호출: 각 과제가 상용 API 키를 따로 받아 직접 호출. S1 부재의 전형
- 벡터DB 중복: 같은 규정·매뉴얼을 부서마다 따로 임베딩해 따로 검색
- 프롬프트 사일로: 같은 공문 규범을 부서마다 다른 프롬프트로 재작성
관련 부품
A2 대체 — 모델 호출을 모을 공통 서빙 계층 · A3 대체 — 범정부 AI 공통기반 등 Provider · S1 끼울 자리 — 부서별 API 키 직접 호출을 대체하는 단일 진입점 · A9 짝 — 부서별 차이를 스킬로 표현 · X4 이웃 안티패턴 — 중복 구축과 단일 모델 종속이 함께 나타남
참고 자료
Microservice API Gateway · 카탈로그 §13 참조 구현 레지스트리
이 부품과 이어지는 가이드라인
X10 평가 없는 RAG, RAG 없는 튜닝 안티패턴
평가 세트 없이 검색을 붙여 '좋아진 것 같다'로 배포하고, 검색으로 풀릴 문제를 파인튜닝으로 푸는, 진행 경로를 건너뛰는 함정이다.
맥락
B3 지식 접지·B1 코파일럿에 RAG를 붙이거나 A2.3 튜닝형 모델을 만드는 과제, 특히 규정·매뉴얼 기반 질의응답.
맞서는 힘(긴장)
- 눈에 보이는 기술 성과 vs 지루한 평가 세트 구축
- 빠른 배포 vs 변경마다 재는 자
- 자체 모델 보유 인상 vs 검색으로 충분한 문제
해법
§7.2 진행 경로를 순서대로 밟는다. B1 직접 프롬프트에서 시작해 두 번째 단계에서 C9 평가 세트(업무 질문·정답·채점 기준)를 먼저 만들고, 이후 A9 규범 스킬·F4, B3 지식 접지(A1 데이터 자산), B3 검색 품질(Hybrid·Rewriting·Reranker), C5 가드레일·F1 순으로 붙이며 매 단계를 C9로 잰다. A2.3 튜닝은 진행 경로의 마지막 단계로, 검색·규범 스킬로 풀리지 않는다는 것이 C9 점수로 확인됐을 때만 한다. 모델·프롬프트·설정 조합은 릴리스처럼 버전 관리한다.
이럴 때 쓴다
- RAG·튜닝을 도입했는데 업무 질문·정답·채점 기준 세트가 없다
- '답변 품질 향상'을 수치 없이 서술하거나 단발 정확도만 보고한다
- 자주 바뀌는 규정·매뉴얼 질의를 파인튜닝으로 풀었다
- 검색 품질(재현율·리랭킹)을 재지 않고 튜닝으로 넘어갔다
이럴 때는 쓰지 않는다
- C9 세트로 RAG 전후를 비교한 뒤 배포한 경우
- 검색·스킬로 풀리지 않음을 C9 점수로 확인한 뒤 튜닝한 경우
- B2·B4처럼 비LLM 학습 모델로 원래 학습이 해법인 경우(RAG가 대안이 아님)
얻는 것
- RAG·튜닝이라는 눈에 보이는 기술 성과를 빨리 낸다
- 평가 세트 구축에 현업 시간을 쓰지 않는다
점검표
- 업무 질문·정답·채점 기준 세트가 있는가
- RAG 전후 점수 비교가 있는가
- 튜닝을 선택한 근거가 C9 점수로 설명되는가
- 모델·프롬프트·설정 조합이 버전 관리되는가
구조 — 참여 부품
- C9 평가 세트·회귀시험 — 빠진 부품. 모든 변경을 같은 자로 잼
- B3 지식 접지 — 튜닝 전에 먼저 시도할 검색 기반 접지
- A2.3 튜닝형 모델 — 진행 경로의 마지막 단계
- A1 데이터 자산 서비스 — 정답 출처와 검색 코퍼스
변형
- 평가 없는 RAG: 검색을 붙이고 몇 개 질문을 눈으로 보고 배포
- RAG 없는 튜닝: 문서 검색으로 풀릴 최신 규정 질의를 파인튜닝으로 해결하려 함
- 평가 없는 튜닝: 튜닝 전후를 같은 세트로 비교하지 않음
관련 부품
C9 대체 — RAG·튜닝보다 먼저 만들 평가 세트 · B3 선행 — 튜닝 전에 시도할 지식 접지 · A2.3 순서 — 진행 경로의 마지막 단계 · A9 대안 — 튜닝 대신 규범 스킬로 푸는 경로 · X11 이웃 안티패턴 — 같은 진행 경로 위반
참고 자료
Fowler GenAI 진행 경로(Direct Prompting → Evals → RAG → Hybrid Retriever·Query Rewriting·Reranker → Guardrails → Fine Tuning) · InfoQ Prompt-Model-Config Versioning
이 부품과 이어지는 가이드라인
실무 도입 카드
필요한 것
라이선스: MIT
첫 3단계
① 원문·저장소에서 실체 확인 → ② 소규모 업무로 시험 → ③ 결과를 동료와 교차 검증
주의사항
실사용 피드백이 미확인입니다 — 도입 전 소규모 검증을 권합니다 · 성과 수치는 출처가 확인된 것만 신뢰하세요
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