#708 Smilegate Select AI OCI GenAI 전환

프로젝트 개요

Smilegate DATA & AI PoC는 Autonomous Database의 게임 데이터에서 Select AI Text2SQL을 생성하고, MCP와 백오피스를 통해 결과를 조회한다. 현재 운영 프로파일은 외부 OpenRouter 경유 Claude를 사용한다.

목표

SGMP_POC_HAIKU45가 가진 게임 데이터 object list와 메타데이터 활용 범위는 유지하면서, LLM 호출 경로만 OCI Generative AI openai.gpt-5.4-mini로 전환한다. ADB Resource Principal이 아닌 이 머신의 ~/.oci/config DEFAULT API signing credential을 ADB credential으로 등록한다.

전환 설계

구분	기존	전환 후
프로파일	`SGMP_POC_HAIKU45`	`SGMP_POC_OCI_GPT54MINI`
제공자	OpenAI 호환 외부 경로	OCI Generative AI (`provider: oci`)
모델	Claude Haiku 4.5	`openai.gpt-5.4-mini`
인증	외부 API credential	DEFAULT API signing key 기반 `SGMP_POC_OCI_DEFAULT_CRED`
OCI 리전	외부 서비스	`us-chicago-1` (GPT-5.4 Mini OCI inference route)
게임 데이터 범위	기존 object list	기존 profile attributes에서 복제
MCP 설정	기존 프로파일명	`BACKOFFICE_SELECT_AI_PROFILE=SGMP_POC_OCI_GPT54MINI`

신규 프로파일은 기존 프로파일의 metadata 관련 attributes를 복사하고, 외부 endpoint·credential·model은 OCI 값으로 새로 설정한다. 따라서 object list, comment, annotation, constraint 기반 Text2SQL 문맥은 유지된다. 기존 외부 프로파일은 삭제하지 않으며, 전환 실패 시 환경변수만 원래 값으로 되돌린다.

사전 조건

~/.oci/config DEFAULT의 user, tenancy, fingerprint, key_file이 유효한 OCI API signing key여야 한다.
DEFAULT API signing user가 Chicago 리전 root compartment에서 OCI Generative AI openai.gpt-5.4-mini 호출 권한을 가져야 한다. DEFAULT config의 signing region과 GPT inference route는 독립적이므로 profile attribute region은 us-chicago-1로 명시한다.
스크립트는 SGMP_POC 프로파일 소유자로 실행한다.

구현 순서

sql/adb/72_sgmp_select_ai_oci_genai_profile.sql로 신규 OCI 프로파일을 만든다.
새 프로파일로 한글 Text2SQL SHOWSQL과 생성 SQL의 읽기 전용 실행을 검증한다.
운영 서버의 BACKOFFICE_SELECT_AI_PROFILE만 새 프로파일로 교체하고 백오피스를 재기동한다.
운영 MCP의 oracle.select_ai.smilegate_game_text2sql 응답 profile과 집계 결과를 검증한다.

롤백

새 프로파일을 삭제하지 않는다. MCP에서 오류가 나거나 SQL 품질이 허용 기준을 충족하지 않으면 /etc/smilegate/backoffice.env의 BACKOFFICE_SELECT_AI_PROFILE을 SGMP_POC_HAIKU45로 되돌린 뒤 서비스를 재기동한다.

검증 기준

새 프로파일 provider=oci, model=openai.gpt-5.4-mini, credential=SGMP_POC_OCI_DEFAULT_CRED, region=us-chicago-1
한글 질의는 SQLcl UTF-8 base64 복원식으로 전달한다.
DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(..., 'showsql')이 읽기 전용 SELECT 또는 WITH SQL을 생성한다.
해당 SQL을 읽기 전용 트랜잭션에서 실행해 결과를 반환한다.
운영 MCP 응답의 profile이 SGMP_POC_OCI_GPT54MINI이다.

Llama 4 Scout 범위 판정 성능 비교

게임 범위 판정은 Text2SQL 실행 전 OCI Chat을 사용한다. 이 단계의 응답시간을 비교하기 위해 운영 프로파일을 교체하지 않고 별도 테스트 프로파일 SGMP_POC_OCI_LLAMA4SCOUT을 만든다.

구분	운영	비교 대상
프로파일	`SGMP_POC_OCI_GPT54MINI`	`SGMP_POC_OCI_LLAMA4SCOUT`
모델	`openai.gpt-5.4-mini`	`meta.llama-4-scout-17b-16e-instruct`
인증·리전	기존 OCI credential·inference region 유지	동일
object list·metadata	운영 값	운영 값 복제
운영 트래픽	사용	사용하지 않음

sql/adb/112_sgmp_select_ai_oci_llama4scout_profile.sql은 기존 OCI 프로파일의 credential, region, compartment, object list와 metadata instructions를 복제하고 모델만 교체한다. 같은 질문을 두 프로파일에 각각 Chat 호출해 경과시간과 반환 JSON 형식을 기록한다. 품질·지연시간 결과를 검토하기 전에는 sg_game_extract_mentions와 sg_game_match_candidate의 운영 프로파일을 바꾸지 않는다.

후보 모델 비교는 sql/adb/114_sgmp_create_scope_chat_candidate_profiles.sql과 sql/adb/115_sgmp_scope_chat_candidate_benchmark.sql으로 수행한다. 후보는 운영과 분리된 SGMP_SCOPE_* 프로파일로 생성한다. 각 모델은 NONE, SINGLE, MULTI, ALL 질문에서 다음을 기록한다.

초 단위 Chat 응답시간
설명문·Markdown 없이 raw JSON만 반환했는지
scope_hint와 game_mentions 수가 기대값과 일치하는지
생성 또는 Chat 호출 오류

게임명 추출과 벡터 점수 판정

게임명과 조회 범위 추출은 짧은 JSON Chat 작업이므로 운영 프로파일 SGMP_POC_OCI_COHERE_COMMAND (cohere.command-latest)을 사용한다. 게임 카탈로그의 ALIASES_JSON에는 게임명, 영문명, 약칭, 게임 ID, prefix와 운영 등록 별칭을 JSON 배열로 저장한다. 이 JSON 배열 전체를 게임당 하나의 임베딩으로 생성한다. 추출된 각 게임명은 해당 게임 벡터의 cosine distance와 SG_GAME_SCOPE_POLICY에 저장된 최대값을 비교해 MATCHED 또는 UNMATCHED로 판정한다. 후보 동일성 확인을 위한 별도 LLM 호출은 사용하지 않는다.

정책값은 코드가 아니라 DB 설정 테이블에 저장한다. 게임 카탈로그·임베딩 모델이 변경되면 운영자가 그 기준값을 조정할 수 있다. NONE/SINGLE/MULTI/ALL 계약, Few-shot NL2SQL 전달 형식, Text2SQL 프로파일은 유지한다.

검증 기준

추출 결과는 JSON 파싱 가능하고 game_mentions, scope_hint만 반환한다.
NONE, SINGLE, MULTI, ALL에서 canonical targets, dataEligibleTargets, unresolvedTargets가 유지된다.
동일성 판정을 위한 추가 OCI Chat 호출이 발생하지 않는다.

후보 프로파일 비교 결과

동일한 JSON 추출 프롬프트로 NONE, SINGLE, MULTI, ALL을 호출한 결과, cohere.command-latest, cohere.command-plus-latest, cohere.command-a-vision은 기본 4건에서 모두 범위와 게임명 수를 맞췄다. google.gemini-2.5-flash-lite는 JSON 파싱이 일관되지 않았고, Grok과 Llama Maverick은 게임 미지정 또는 전체 게임 질의에서 범위 오류가 있었다.

게임명 추출은 짧은 단일 JSON 요청이므로 cohere.command-latest를 선택했다. 이 측정값은 ADB 내부 Chat 호출 시간이며, Portal의 MCP·ReAct·답변 합성 시간을 포함한 전체 체감시간과는 별도로 관리한다.