LLM 시스템을 위한 캐싱 전략: Exact-Match & 시맨틱 캐싱

Source: Dev.to

LLM 호출은 지연 시간, 토큰, 그리고 연산 비용이 많이 듭니다. 캐싱은 비용을 절감하고 응답 속도를 높이는 가장 효과적인 수단 중 하나입니다. 이 게시물에서는 오늘 바로 구현할 수 있는 두 가지 기본 캐싱 기법을 설명합니다: Exact‑match (key‑value) caching 및 Semantic (embedding) caching. 각각이 어떻게 작동하는지, 일반적인 구현 방법, 장단점, 그리고 흔히 발생하는 함정들을 다룹니다.

LLM 시스템에서 캐싱이 중요한 이유

모든 LLM 호출에는 세 가지 주요 비용이 발생합니다:

• 네트워크 지연 – API 또는 추론 클러스터까지의 왕복 시간.
• 토큰 비용 – 많은 API가 입력 + 출력 토큰당 요금을 부과합니다.
• 컴퓨팅 오버헤드 – 모델을 실행하는 데 사용되는 CPU/GPU 시간.

실제 서비스에서는 많은 쿼리가 (정확히 동일하거나 의미적으로) 반복됩니다. 캐시를 사용하면 모델을 다시 실행하지 않고도 이전 결과를 반환할 수 있어 지연 시간, 처리량 및 비용 측면에서 즉각적인 이점을 제공합니다.

주요 이점

• 최종 사용자에 대한 응답 시간 감소.
• API 비용 및 컴퓨팅 사용량 감소.
• 처리량 증가와 대규모 환경에서의 향상된 사용자 경험.

신중하게 설계된 캐싱 레이어는 LLM 제품에서 ROI가 가장 높은 엔지니어링 작업 중 하나인 경우가 많습니다.

Exact‑match (Key‑Value) 캐싱

작동 방식

Exact‑match 캐싱은 프롬프트(및 모든 컨텍스트 상태)에서 파생된 결정적인 키 아래에 LLM 응답을 저장합니다. 동일한 키가 다시 나타나면 캐시가 저장된 응답을 반환합니다.

Input prompt → Normalization → Hash/key → Lookup in KV store → Return stored response

구현 시 참고 사항

• Normalization (선택 사항이지만 권장): 공백을 제거하고, 줄바꿈을 정규화하며, 일시적인 메타데이터를 삭제하고, 파라미터 순서를 일관되게 유지합니다.
• 키 생성: 정규화된 프롬프트와 관련 메타데이터(시스템 프롬프트, temperature, 모델 이름, 대화 ID, 스키마 버전)를 대상으로 안정적인 해시 함수(예: SHA‑256)를 사용합니다.
• 스토리지: 프로토타입에서는 간단한 인‑메모리 dict; 프로덕션에서는 Redis/KeyDB; 대용량 응답을 위해서는 영구 객체 스토어를 사용할 수 있습니다.
• 검증: 응답과 함께 메타데이터(모델 버전, temperature, 타임스탬프, 원본 프롬프트)를 저장해 캐시된 결과가 여전히 유효한지, 아니면 무효화해야 하는지를 안전하게 판단할 수 있게 합니다.

간단한 Python 예시 (개념)

import hashlib
import json

def make_key(
    prompt: str,
    system_prompt: str = "",
    model: str = "gpt-x",
    schema_version: str = "v1",
) -> str:
    # Normalise whitespace
    normalized = "\n".join(line.strip() for line in prompt.strip().splitlines())
    payload = json.dumps(
        {
            "system": system_prompt,
            "prompt": normalized,
            "model": model,
            "schema": schema_version,
        },
        sort_keys=True,
    )
    return hashlib.sha256(payload.encode()).hexdigest()

# Example usage:
# key = make_key(user_prompt, system_prompt, model_name)
# if key in kv_store:
#     return kv_store[key]

Exact 캐싱을 사용해야 할 경우

• 결정론적 워크플로우(예: 에이전트 단계 출력).
• 반복되는 시스템 프롬프트와 템플릿.
• 정확한 재사용이 필요하고, 컨텍스트 불일치로 인한 환각 위험이 없어야 하는 상황.

장점: 단순하고 결정적이며, 오탐 위험이 전혀 없습니다.
제한점: 자유형 자연어에 대한 히트율이 낮고, 사소한 프롬프트 변경에 취약합니다.

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의미 기반 캐싱

작동 원리

의미 기반 캐싱은 각 프롬프트에 대한 임베딩과 응답을 함께 저장합니다. 새로운 프롬프트가 들어오면 임베딩을 계산하고, 캐시된 벡터들 사이에서 최근접 이웃 검색을 수행한 뒤, 유사도가 임계값을 초과하면 캐시된 응답을 재사용합니다.

Prompt → Embedding → Similarity search in vector store → 
If max_sim ≥ threshold → reuse response

구현 시 참고 사항

• 임베딩: 일관된 임베딩 모델을 선택합니다. 정규화된 프롬프트 텍스트, 임베딩 벡터, 응답, 메타데이터(모델, 생성 파라미터, 타임스탬프, 스키마 버전)를 저장합니다.
• 벡터 스토어: 규모와 지연 시간 요구에 따라 FAISS, Milvus, Pinecone, Weaviate, Redis Vector 등을 사용할 수 있습니다.
• 유사도 측정: 텍스트 임베딩에서는 코사인 유사도가 표준입니다. 인덱싱과 질의 시 동일한 메트릭을 사용하세요.
• 임계값 설정: 재사용과 안전성 사이의 균형을 맞추는 임계값을 설정합니다. 일반적인 코사인 임계값은 임베딩 모델에 따라 다르므로 데이터셋에서 튜닝합니다(보통 0.85–0.90 정도에서 보수적으로 시작합니다).

개념 예시 (pseudo‑Python)

# Compute embedding for new prompt
q_vec = embed(prompt)

# Nearest‑neighbor search → returns (id, sim_score)
nearest_id, sim = vector_store.search(q_vec, k=1)

if sim >= SIM_THRESHOLD:
    response = cache_lookup(nearest_id)
else:
    response = call_llm(prompt)
    store_embedding_and_response(q_vec, prompt, response)

유사도와 안전성 튜닝

• 보정: 보류된 패러프레이즈와 무관한 프롬프트 집합을 사용해 유사도 임계값을 평가하고, 오탐 재사용 비율을 추정합니다.
• 하이브리드 검사: 위험도가 높은 출력에 대해서는 의미 매치와 가벼운 휴리스틱(예: 엔티티 겹침, 출력 형태 검사) 또는 빠른 재랭커를 결합해 캐시된 내용을 반환하기 전에 검증합니다.
• 메타데이터 게이팅: 모델 버전, 스키마 버전 등 관련 파라미터가 일치하는 경우에만 캐시된 응답을 재사용하도록 합니다.

장점

• 패러프레이즈를 처리함
• 대화형 질의에 대해 높은 실질 캐시 적중률 제공

제한점

• 임베딩, 벡터 저장소가 필요하고, 잘못된 재사용을 방지하기 위한 세심한 튜닝이 요구됨

정확히 일치하는 캐시와 의미 기반 캐시 선택

• Exact‑match caching – 정확성과 결정론이 중요하고 프롬프트가 매우 템플릿화된 경우에 사용합니다.
• Semantic caching – 쿼리가 자연어이고, 패러프레이즈가 흔하며, 더 높은 히트율을 위해 약간의 근사치를 허용해도 되는 경우에 사용합니다.

하이브리드 접근법

효과적인 프로덕션 설계는 일반적으로 두 방식을 결합합니다:

1. 먼저 정확히 일치하는 캐시를 시도합니다.
2. 실패하면 의미 검색으로 전환합니다.
3. 두 종류의 키를 모두 저장하고 삽입 시 중복을 제거합니다.

메트릭, 모니터링 및 운영 고려사항

추적해야 할 주요 메트릭

• Cache hit rate (exact / semantic)
• End‑to‑end latency for cache hits vs. misses
• Cost saved (tokens / compute avoided)
• False‑reuse incidents (semantic false positives) and user impact

운영 고려사항

• Eviction policy & TTL – 저장 비용과 최신성 사이의 균형을 맞춥니다.
• Model upgrades – 이전 모델 버전이 생성한 캐시 항목을 무효화하거나 태그를 지정합니다(또는 스키마 버전을 올립니다).
• Privacy & sensitivity – 암호화 및 접근 제어가 없는 한 PII 또는 민감한 출력은 캐시하지 않습니다.
• Auditability – 응답이 캐시에서 제공된 시점과 매칭된 키/점수를 로그에 기록합니다.

구현 및 코드

작동 예시를 보고 싶으신가요? 코드와 함께 구현을 확인해 보세요:

Repository: VaibhavAhluwalia / llm-caching-systems

캐싱 기법을 활용하여 빠르고 확장 가능하며 비용 효율적인 대형 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 구축하기 위한 실용적인 구현 및 실험.

리포지토리에는 다음이 포함됩니다:

• 두 가지 캐싱 전략을 시연하는 인터랙티브 노트북
• 간편한 설정을 위한 requirements.txt 파일

결론 및 다음 단계 (파트 2)

Exact‑match와 semantic caching은 기본적인 요소입니다. 이 두 가지를 함께 사용하면 대형 모델의 장점을 유지하면서 LLM 시스템을 더 빠르고 저렴하게 만들 수 있습니다.

이 시리즈의 Part 2에서는 다른 기술들을 다룰 예정입니다.

LLM 프로젝트에서 가장 효과적이었던 캐싱 전략은 무엇인가요? 아래 댓글에 경험을 공유해주세요!

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