Architecture at a glance구조 한눈에 보기
Calculate once사실을 한 번 계산
Use facts produced by the shared server-side calculation layer.공통 서버 계산 계층이 만든 사실을 사용합니다.
Retrieve reviewed knowledge검수된 지식 검색
Match topic and applicability before optional semantic ranking.주제와 적용 조건을 맞춘 뒤 선택적으로 의미 순위를 적용합니다.
Assemble the reading해설 조립
Check approval, language completeness and duplicate content.승인 상태·언어별 내용 완결성·중복을 검사합니다.
Return a shared response공통 응답 전달
Keep a deterministic baseline available to web and mobile clients.웹·모바일에서 사용할 결정론적 기본 해설을 유지합니다.
1. The problem: personalized screens can drift1. 문제: 개인화 화면마다 설명이 어긋날 수 있습니다
I develop 360 as a multilingual web and Flutter product with personalized readings and AI-powered features. One important engineering problem is consistency: a detailed explanation should not contradict the basic result shown earlier. Different reading styles and languages make that harder when each screen builds its own interpretation.360은 개인화 해설과 AI 기능을 제공하는 다국어 웹·Flutter 제품으로 개발하고 있습니다. 중요한 기술 과제 중 하나는 일관성입니다. 자세한 설명이 앞에서 보여 준 기본 결과와 모순되면 안 됩니다. 화면마다 해설을 따로 구성하면 여러 해설 방식과 언어를 지원할수록 일관성을 지키기 어려워집니다.
I connected a shared server calculation layer to reviewed knowledge retrieval and reading assembly. The content layer consumes established facts. It does not calculate a competing user profile. Optional generation is a separate enrichment path with an existing deterministic baseline to return to.공통 서버 계산 계층에 검수된 지식 검색과 해설 조립을 연결했습니다. 콘텐츠 계층은 이미 확정된 사실을 입력으로 받으며, 별도의 사용자 분석을 다시 계산하지 않습니다. 선택적인 생성은 보강 경로로 분리하고, 되돌아갈 수 있는 결정론적 기본 해설을 유지했습니다.
2. Four implementation decisions2. 구현에서 선택한 네 가지
The API builds a baseline first, then adds eligible knowledge. Keeping these stages distinct makes it possible to explain why a passage was selected and to handle missing data without inventing a substitute fact.API는 먼저 기본 해설을 만든 뒤 적용 가능한 지식을 추가합니다. 단계를 나누면 특정 문단이 선택된 이유를 설명할 수 있고, 데이터가 없을 때 대체 사실을 만들어 넣지 않고 처리할 수 있습니다.
- Pass calculated facts into the knowledge query. Shared facts keep topic-specific views connected to the same underlying result.계산된 사실을 지식 질의에 전달했습니다. 주제별 화면도 같은 기초 결과를 바탕으로 해설하도록 구성했습니다.
- Require structured applicability checks. Semantic relevance can improve ordering, but a related phrase alone cannot make a claim apply.구조화된 적용 조건 검사를 필수로 두었습니다. 의미 관련성은 순위를 보강할 수 있지만 표현이 비슷하다는 이유만으로 주장을 적용하지는 않습니다.
- Keep reference discovery separate from approved product content. A source record or title is research metadata; product claims need independent authorship and review.참고 자료의 발견과 승인된 제품 콘텐츠를 분리했습니다. 출처 기록이나 제목은 연구용 메타데이터이며, 제품의 주장은 독립적인 작성과 검수가 필요합니다.
- Make locale and failure policies explicit. Assemble only complete approved language fields, remove repeated content and preserve the appropriate fallback for each layer.언어와 실패 처리 정책을 명시했습니다. 승인된 언어별 필드가 완결된 내용만 조립하고, 중복을 제거하며, 각 계층에 맞는 대체 경로를 유지했습니다.
3. A synthetic missing-input example3. 입력 누락에 대한 가상 예시
The response retains a deterministic baseline built from known facts. Optional knowledge and generated expansions pass their own eligibility checks before being added.응답에는 확인된 사실로 만든 결정론적 기본 해설을 유지합니다. 추가 지식과 생성한 보강 내용은 각각의 적용 조건 검사를 거쳐 더합니다.
A relevant passage can still be ineligible관련 있는 문장도 적용하지 못하는 이유
An invented knowledge item requires facts A and B. This request asks for English. Assume the item is approved and its topic matches; the rows show how known facts and complete language fields affect assembly. The baseline is the existing deterministic response built from known input; the labels here are invented.가상의 지식 항목에는 사실 A와 B가 모두 필요하고, 이번 요청은 영어라고 가정합니다. 항목은 승인되었으며 주제도 일치합니다. 확인된 사실과 언어별 필드의 완결성이 조립에 어떤 영향을 주는지 보여 주는 예시이며, 기본 해설은 확인된 입력으로 만든 기존의 결정론적 응답이며, 표의 조건 이름은 가상으로 지었습니다.
Scroll the table sideways to read all columns.표를 좌우로 움직이면 모든 열을 볼 수 있습니다.
| Known facts확인된 사실 | Approved language fields승인된 언어 필드 | Assembly decision조립 결과 |
|---|---|---|
| A and B are established.A와 B가 모두 확인되었습니다. | English fields are complete.영어 필드가 완결되어 있습니다. | The item is eligible for the English response.영어 응답에 이 항목을 사용할 수 있습니다. |
| A is established; B is unknown.A는 확인되었지만 B는 미상입니다. | English fields are complete.영어 필드가 완결되어 있습니다. | Exclude the item. Keep the baseline supported by known input.항목을 제외하고 확인된 입력으로 만든 기본 해설을 유지합니다. |
| A and B are established.A와 B가 모두 확인되었습니다. | English fields are incomplete; Korean fields are complete.영어 필드는 불완전하고 한국어 필드만 완결되어 있습니다. | Exclude this item from the English response; do not splice in Korean fields.영어 응답에서 이 항목을 제외합니다. 한국어 일부를 끼워 넣지 않습니다. |
| A and B are established.A와 B가 모두 확인되었습니다. | English fields are complete, but an optional generated expansion fails a checked consistency condition.영어 필드는 완결되어 있지만 선택적 생성 내용이 검사 대상인 일관성 조건을 통과하지 못했습니다. | Discard the generated expansion and return the baseline.생성한 보강 내용을 폐기하고 기본 해설을 반환합니다. |
Unknown input stays unknown. An omitted knowledge item and a failed optional expansion are separate paths; neither requires inventing facts or mixing partial translations.미상 입력은 미상으로 남깁니다. 지식 항목의 제외와 선택적 생성 실패는 서로 다른 경로이며, 사실을 만들어 넣거나 불완전한 번역을 섞어 처리하지 않습니다.
4. Verification follows the content boundaries4. 콘텐츠 경계에 맞춘 검증
The repository includes positive and negative applicability checks, unknown-input cases, topic isolation and duplicate-removal checks. Assembly rejects unapproved content. For non-Korean responses, locale handling requires complete approved requested-language fields or an approved English fallback, and prevents a partial Korean fallback from leaking into another language. These checks target observable response properties rather than judging prose by how fluent it sounds.저장소에는 적용 조건의 양성·음성 검사, 입력 미상 사례, 주제 분리, 중복 제거 검사가 포함되어 있습니다. 조립 단계에서는 미승인 내용을 제외합니다. 한국어 이외의 응답에서는 요청 언어의 완결된 승인 필드나 허용된 승인 영어 필드를 사용하고, 한국어 일부가 섞이는 대체 처리를 막습니다. 문장이 얼마나 유창한지보다 관찰할 수 있는 응답 속성을 검사하는 방식입니다.
Fallback scope matters. The day-pillar knowledge layer has a reviewed code fallback when its database path is unavailable. The approved-knowledge service can instead return no readings when disabled or unmatched. Optional LLM enrichment falls back to the deep-analysis baseline. Those are separate contracts, not one universal fallback.대체 경로의 범위도 중요합니다. 일주 지식 계층은 데이터베이스 경로를 사용할 수 없을 때 검수된 코드 지식으로 돌아갑니다. 승인 지식 서비스는 비활성 상태이거나 일치 항목이 없으면 빈 해설을 반환할 수 있습니다. 선택적 LLM 보강은 심층 분석의 기본 해설로 돌아갑니다. 하나의 공통 대체 처리가 아닌 각각의 계약입니다.
5. Scope and limitations5. 범위와 한계
This case study describes content retrieval, assembly and optional generation. It does not mean that a language model was trained on user records. Some enrichment paths are configuration-dependent. The architecture does not establish scientific validity for the interpretation domain, and the checks do not prove every possible sentence is contradiction-free. They make specific consistency, language and failure behaviors inspectable across clients.이 사례는 콘텐츠 검색·조립·선택적 생성을 설명합니다. 사용자 기록으로 언어 모델을 학습했다는 의미는 아닙니다. 일부 보강 경로는 설정에 따라 동작합니다. 이 구조가 해석 분야의 과학적 타당성을 입증하거나, 모든 가능한 문장에 모순이 없음을 증명하지는 않습니다. 여러 클라이언트에서 특정한 일관성·언어·실패 동작을 확인할 수 있도록 만든 구조입니다.