운영 트러블슈팅 케이스

문서 목적

블로그의 문제와 트러블슈팅 섹션을 실제 구현 근거와 연결한다.

요약

케이스 운영 리스크 관련 상세 문서
AI 답변 신뢰성 데이터 품질이 낮아도 AI가 자연스러운 답변을 생성 RAG와 AI Provider 운영
실전 주문 경계 검증되지 않은 AI 판단이 실제 매수로 이어질 수 있음 자동매매 안전장치와 장애 대응
비동기 작업 관측성 스케줄러/RAG/provider/reviewer 실패 지점 추적이 어려움 DB Migration과 테스트 근거

1. AI 답변 신뢰성

항목 내용
운영 리스크 오래된 뉴스, missing embedding, provider fallback 상황에서도 AI가 자연스러운 답변 생성
조치 source health, stale warning, missing embedding warning, provider warning 분리
처리 방식 RAG 상태 경고와 provider fallback으로 운영 경고 노출
검증 관점 provider fallback과 경고 노출이 작동하는지 확인
남긴 기준 AI 답변보다 데이터 품질과 provider 상태를 먼저 노출

2. 실전 주문 경계

항목 내용
운영 리스크 AI 판단이 실제 매수로 이어질 수 있음
조치 paper/live 분리, live BUY lock, entry gate, TP/SL, max buy weight
처리 방식 entry gate, shadow mode, paper/live 분리로 신규 주문 위험 차단
검증 관점 자동매매 안전장치와 정책 백테스트 흐름 확인
남긴 기준 실전 BUY는 기본 잠금, 검증되지 않은 판단은 paper/shadow 기록

3. 비동기 작업 관측성

항목 내용
운영 리스크 스케줄러, RAG ingestion, provider 호출, reviewer 판단이 서로 다른 시점에 실행
조치 analysis log, chat session, portfolio snapshot, provider warning, SSE activity UI
처리 방식 멀티 에이전트 routing, scheduler, portfolio fallback으로 비동기 운영 흐름 정리
검증 관점 대시보드 fallback과 포트폴리오 briefing 흐름 확인
남긴 기준 최종 응답뿐 아니라 중간 상태와 실패 지점까지 화면과 로그에 남김

운영 기준

기준 설명
잘못 동작할 때 멈출 수 있어야 한다 live BUY lock, entry gate, TP/SL
실패 원인을 다시 볼 수 있어야 한다 logs, warnings, snapshots, sessions
AI 답변만 믿지 않는다 RAG/provider/source health를 함께 노출

<aside> 💡 이 문서가 설명하는 것: 운영 트러블슈팅 케이스

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항목 내용
관련 운영 리스크 문제 해결이 기능 수정으로만 보이고 운영 기준이 드러나지 않음
대표 구현 근거 RAG, safety, observability 상세 문서
관련 테스트 provider, executor, dashboard, portfolio tests


실제 코드/DB 근거

<aside> 🛠️ 트러블슈팅은 내부 파일명이 아니라, 문제를 어떻게 운영 기준으로 고정했는지에 집중했다.

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