🚀 시맨틱 캐싱 — LLM 확장을 위한 시스템 설계 비밀 🧠💸

Source: Dev.to

위 링크에 포함된 전체 텍스트를 제공해 주시면, 해당 내용을 한국어로 번역해 드리겠습니다. (코드 블록, URL 및 기술 용어는 그대로 유지됩니다.)

소개

우리 새로운 시리즈 AI at Scale의 첫 번째 편에 오신 것을 환영합니다. 🚀

우리는 지난 주에 “Resiliency Fortress”를 구축했습니다—데이터베이스를 Thundering Herds로부터, 서비스는 Cascading Failures로부터 보호합니다. 하지만 이제 초점을 LLM과 생성 AI로 옮기면서 완전히 새로운 병목 현상이 나타났습니다.

전통적인 데이터베이스는 빠르고 저렴합니다. LLM은 느리고 비용이 많이 듭니다.

프로덕션 수준의 AI 앱을 구축하는 엔지니어 👷🏻‍♂️라면, 모든 사용자 요청마다 LLM API를 호출하는 것이 막대한 클라우드 비용과 느린 사용자 경험을 초래한다는 것을 금방 깨닫게 될 것입니다.

해결책? Semantic Caching.

문제: 전통적인 캐싱이 AI에서 실패하는 이유

이전 포스트들에서 우리는 키‑값 캐싱(예: Redis)을 사용했습니다. 사용자가 “Taylor Swift’s Birthday”를 물어보면, 키는 정확히 그 문자열이 됩니다. 다음 사용자가 다시 “Taylor Swift’s Birthday”를 물어보면, 우리는 매치를 찾습니다.

하지만 자연어 세계에서는 사용자가 같은 내용을 같은 방식으로 묻지 않습니다:

• User A: “What is Taylor Swift’s birthday?”
• User B: “When was Taylor Swift born?”
• User C: “Birthday of Taylor Swift?”

전통적인 캐시 입장에서는 이 세 가지가 서로 다른 키입니다. LLM 입장에서는 동일한 의도를 나타냅니다. 따라서 전통적인 캐싱은 여기서 0 % 히트율을 보이며, 같은 정보를 얻기 위해 세 번의 비용이 많이 드는 API 호출을 강요합니다.

의미 기반 캐싱이란?

Semantic Caching은 글자를 보지 않고 의미를 봅니다. 간단하죠!

문자열을 저장하는 대신 벡터(의미를 수학적으로 표현한 것)를 저장합니다. 새로운 질문이 들어오면 이를 벡터로 변환하고 캐시에게 묻습니다: “이와 수학적으로 충분히 가까운 것이 있나요?”

3‑단계 워크플로우

1. Embedding – 사용자의 프롬프트를 임베딩 모델(예: OpenAI의 text‑embedding‑3‑small)을 사용해 벡터로 변환합니다.
2. Vector Search – 벡터 데이터베이스(Pinecone, Milvus, 또는 벡터를 지원하는 Redis)에서 가장 가까운 이웃을 검색합니다.
3. Similarity Threshold – 새로운 프롬프트와 캐시된 프롬프트 간의 거리를 계산합니다. 유사도가 매우 높을 경우(예: 0.98), 캐시된 응답을 반환하고, 그렇지 않으면 LLM을 호출합니다.

“실제” 도전 과제: 무엇이 잘못될 수 있을까?

1. 유사도 임계값 (골디락스 문제)

• 너무 높음 (0.99) – 캐시 적중이 드물며, 여전히 벡터 검색 및 LLM 호출 비용이 발생합니다.
• 너무 낮음 (0.85) – “케이크 굽는 방법”에 대한 답변을 “파이 만드는 방법”을 묻는 사람에게 제공할 수 있습니다.

적절한 지점을 찾으려면 지속적인 모니터링과 미세 조정이 필요합니다.

2. 캐시 오래됨 (“진실” 문제)

사용자가 “Apple의 현재 주가가 얼마인가요?” 라고 물었을 때, 3시간 전의 캐시된 답변을 제공한다면 이는 실패입니다. 정적 데이터와 달리 의미 기반 캐시는 종종 메타데이터 필터링이 필요합니다 (예: “데이터가 5분 미만일 때만 이 캐시를 사용”).

이것이 당신의 경력에 중요한 이유

최고 수준의 기업에 면접을 볼 때, 그들은 단순히 “API에 연결할 수 있는” 사람을 찾는 것이 아닙니다. 최적화할 수 있는 설계자를 원합니다.

시맨틱 캐싱을 언급하면 다음을 이해하고 있음을 보여줍니다:

• 비용 관리 – 토큰 사용량 감소.
• 지연 시간 최적화 – 2초 걸리던 LLM 대기 시간을 50 ms 캐시 적중으로 단축.
• 벡터 인프라 – 현대 AI의 핵심인 백본에 대한 경험.

마무리 🎁

Semantic Caching은 본질적으로 AI 시대를 위한 “Celebrity Problem” 해결책입니다. 중복 작업을 방지하고 수백만 사용자를 대상으로 확장할 때 인프라를 가볍게 유지합니다.

“AI at Scale” 시리즈 다음 편: Vector Database Sharding — 정신이 나가지 않고 수십억 개의 임베딩을 관리하는 방법.

당신에게 질문: 시맨틱 캐싱을 구현했다면, 정확도와 비용 절감 사이의 “최적점”이라고 생각하는 유사도 임계값(예: 0.92, 0.95)은 무엇인가요? 아래에 여러분의 수치를 공유해주세요! 👇