Semantic Cache: 시맨틱 캐시를 활용한 RAG 애플리케이션 최적화

Source: Dev.to

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이 텍스트는 처음에 다니엘 로메로 채널의 비디오 전사를 위해 생성형 AI에 의해 작성되었습니다 (우리 AI 엔지니어링 전문 과정을 이끄는 사람). 비디오로 보시고 싶다면 재생 버튼만 누르시면 됩니다.

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소개

RAG(Retrieval‑Augmented Generation) 기반 애플리케이션을 다룰 때, 반복되는 질문을 처리하는 비용과 지연 시간을 관리하는 것이 큰 과제입니다. 사용자가 질문을 할 때마다 전체 파이프라인이 다시 실행되는데, 이미 이전에 답변이 생성된 경우에도 말이죠.

이 글에서는 Semantic Cache가 어떻게 이 문제를 우아하고 효율적으로 해결할 수 있는지 살펴보겠습니다.

캐시란?

캐시는 자주 접근하는 데이터를 효율적으로 저장하는 고속 메모리입니다. 아이디어는 간단합니다: 정보를 매번 다시 계산하거나 검색하는 대신, 결과를 저장해 두고 필요할 때 재사용하는 것입니다.

기존 RAG vs. 캐시

전통적인 RAG에서는 사용자가 질문을 하면 시스템이 여러 단계를 수행합니다:

1. 질문 임베딩 생성.
2. 벡터 데이터베이스에서 검색 (키워드, 의미 기반 또는 하이브리드).
3. 관련 문서 회수.
4. 컨텍스트 + 프롬프트 + 질문을 LLM에 전달.
5. 사용자에게 답변 반환.

사용자가 같은 질문을 반복하면, 이 전체 과정이 매 요청마다 수행되어 시간과 비용이 많이 듭니다.

단순 키‑값 캐시

질문과 그에 대한 답변을 단순 키‑값 캐시에 저장할 수 있습니다:

• 키: 질문 문자열 그대로.
• 값: 생성된 답변.

예시:

• 질문: “브라질의 수도는 어디인가요?”
• 답변: “브라질리아.”

다음에 같은 질문이 들어오면 캐시에서 답변을 바로 가져옵니다.

문제점

문장 표현이 조금만 달라져도 해시가 달라집니다.

• “브라질의 수도는 어디인가요?”
• “브라질의 수도를 알려줄 수 있나요?”

의미는 동일하지만, 단순 키‑값 캐시는 이를 인식하지 못합니다.

의미 기반 캐시

정확도를 높이기 위해 의미 기반 캐시를 사용합니다. 캐시에는 다음이 저장됩니다:

• 질문
• 답변
• 질문의 임베딩

사용자가 새로운 질문을 하면, 의미 검색을 수행해 질문 임베딩과 캐시 내 저장된 임베딩 간 유사도를 비교합니다. 유사도가 사전에 정의된 임계값을 초과하면 해당 답변을 반환합니다.

주요 차이점

의미 기반 캐시를 사용하는 이유

• 비용 절감: LLM API 호출 횟수 감소.
• 속도 향상: 빈번한 질의에 즉시 응답.
• 일관성: 의미가 같은 질문에 동일한 답변 제공.

최적화 전략

• 즉석 패치: 자주 묻는 질문을 식별해 미리 작성된 답변을 만들기.
• 영속성: 동일한 벡터 데이터베이스(예: Qdrant)를 문서 저장과 캐시 저장 모두에 사용.

작업 흐름

1. 질문 임베딩 – 캐시 사용 여부와 관계없이 항상 수행.
2. 의미 기반 캐시 검색 (임베딩 비교).
   • 임계값 이상으로 매치되면 → 저장된 답변 반환.
   • 매치되지 않으면 → 전체 RAG 파이프라인 진행.
3. 저장: 새로운 질문, 그 답변, 그리고 임베딩을 캐시에 저장해 향후 조회에 활용.

유사도 측정 지표

• 유클리드 거리: 값이 작을수록 유사도가 높음(0에 가까울수록).
• 코사인 유사도: 값이 클수록 유사도가 높음.

실전 구현 (요약 예시)

def semantic_cache(query, cache_db, rag_pipeline, threshold=0.85):
    # 1. Embedding da co

(코드 블록은 그대로 유지되었습니다.)

nsulta
    q_emb = embed(query)

    # 2. Busca semântica no cache
    similar, score = cache_db.search(q_emb, top_k=1)

    if similar and score >= threshold:
        return similar.answer   # Resposta do cache

    # 3. Pipeline RAG tradicional
    docs = rag_pipeline.search(q_emb)
    answer = rag_pipeline.generate(query, docs)

    # 4. Salva no cache
    cache_db.upsert(query, answer, q_emb)

    return answer

결론

Semantic Cache는 비용을 절감하고, 지연 시간을 개선하며, RAG 시스템에서 일관성을 보장하는 우아한 솔루션을 제공합니다. 임베딩과 의미 검색을 결합함으로써 질문의 표현이 약간 달라지더라도 이미 생성된 답변을 재사용할 수 있습니다. 이 접근 방식은 LLM에 대한 빈번한 호출에 의존하는 챗봇 및 Q&A 애플리케이션에서 특히 가치가 있습니다.

RAG 애플리케이션 최적화

A RAG 애플리케이션을 최적화하기 위한 강력한 도구는 중복 처리를 방지함으로써 시간과 비용을 크게 절감할 수 있게 합니다. 핵심은 의미적으로 동등한 질문은 다른 방식으로 표현되더라도 동일한 답변을 반환해야 한다는 점을 이해하는 것입니다.

Ecossistema Dev+ Eficiente

이 콘텐츠는 Dev+ Eficiente 생태계의 일부이며, Alberto, Maurício Aniche, Rafael Ponte가 유지합니다. 생태계에는 다음이 포함됩니다:

1. Jornada Dev+ Eficiente – 실제로 가치를 창출하는 소프트웨어를 최대한의 품질과 효율성으로 제공할 수 있도록 지원하는 데 초점이 있습니다.
2. Especialização em Engenharia de IA – Daniel Romero와의 파트너십으로, LLM과 시스템을 통합하여 뛰어난 소프트웨어 제공을 가능하게 하는 것이 목표입니다.

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