# 4. 아키텍처
#### 4.1 High-level 시스템 아키텍처
MAYA는 단일 모델 중심 구조가 아닌, Template-driven Multimodal Architecture를 채택한다.
> \[Contributor Layer]
>
> ↓ (Template / Whitebox)
>
> \[Template Registry]
>
> ↓
>
> \[Context Assembly Layer]
>
> ↓
>
> \[Multimodal Generation Engine]
>
> ↓
>
> \[Output Delivery Layer]
설계 의도
* 생성 기준을 모델이 아닌 사람이 정의
* AI는 실행 엔진 역할에 집중
***
#### 4.2 템플릿 & 화이트박스 레이어 (인간 지능 레이어)
이 레이어는 MAYA의 핵심 차별점이다. 트렌드, 밈 구조, 톤 & 포맷, 문화적 맥락을 재사용 가능한 템플릿(화이트박스) 형태로 저장한다.
* 생성 결과의 품질이 랜덤하게 흔들리지 않음
* 문화 이해를 모델 학습에 의존하지 않음
* 트렌드가 일회성 데이터가 아닌 자산이 됨
***
#### 4.3 컨텍스트 조립 레이어 (비용 제어 레이어)
사용자 입력, 기업 데이터, 템플릿 정보를 조합해 최소한의 맥락(Context)만 AI에 전달한다.
* 불필요한 토큰 소비 감소
* 반복 호출 방지
* 생성 비용 예측 가능성 확보
***
#### 4.4 멀티모달 생성 엔진
MAYA는 특정 모델에 종속되지 않고 이미지, 영상, 텍스트 오디오를 목적에 따라 선택적으로 생성한다. 중요한 점은 “무엇을 생성할지”는 이미 상위 레이어에서 결정되어 있다는 것이다.
* 모델의 판단 부담 감소
* 출력 결과의 일관성 확보
* 멀티모달 확장이 쉬운 구조
***
#### 4.5 한국어 우선 로컬라이제이션 파이프라인
한국어는 번역 결과가 아니라 기본 출력 언어로 처리된다. 문장 길이, 말투, 가독성, 시각적 레이아웃을 고려한 파이프라인을 별도로 유지한다.
* 한국 시장에 즉시 배포 가능한 결과물 생성
* CS·공지·마케팅 콘텐츠에 재작업 필요 없음
* 글로벌 기업의 현지화 비용 대폭 절감
***
#### 4.6 CS 최적화 아키텍처 (엔터프라이즈 레이어)
CS 영역에서는 모든 요청을 AI로 처리하지 않는다.
> \[FAQ / 규칙 기반 레이어]
>
> ↓
>
> \[템플릿 기반 응답 레이어]
>
> ↓
>
> \[선택적 AI 호출 레이어]
이 구조의 효과
* 호출량 급증 방지
* 월간 비용 예측 가능
* 한국어 톤을 유지한 응대 품질 확보
---
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