스케일링 가능한 5가지 LLM 아키텍처 패턴 (그리고 확장되지 않는 2가지)

Source: Dev.to

스케일할 수 있는 패턴

간단한 프롬프트 흐름

User Input → Prompt Template → LLM API → Response → User

간단합니다. 신뢰할 수 있습니다. 디버깅이 쉽습니다. 대부분의 LLM 기능은 여기서 시작해야 합니다.

검색 보강 생성

Query → Vector Search → Context → Prompt → LLM → Response

질문 응답, 지식 베이스, 특정 정보를 필요로 하는 모든 경우에 적합합니다.

계획 + 도구 사용

Task → LLM Planning → Tool Calls → Review → Output

여러 단계가 필요한 복잡한 작업에 사용됩니다. 더 강력하지만 디버깅이 더 어렵습니다.

캐싱

Input → Cache Check → [HIT] → Response
               → [MISS] → LLM → Cache → Response

반복되는 쿼리의 비용과 지연 시간을 줄여줍니다. 대규모 환경에서 필수적입니다.

인간이 포함된 검토

LLM Output → Human Review → [APPROVE] → Output
                         → [REJECT] → Retry

고위험 의사결정에 사용됩니다. 비용이 많이 들지만 규정 준수를 위해 필요합니다.

스케일되지 않는 패턴

직접 쓰기

User → LLM → Database Write → Response

검증이 없고, 검토도 없습니다. 로그와 출력이 데이터를 파괴합니다. 데모 규모에서는 동작하지만, 실제 운영에서는 실패합니다.

단일 프롬프트

Complex Prompt = System + Context + History + Constraints + Examples + ...

모든 작업을 수행하는 2000 토큰 프롬프트입니다. 테스트, 디버깅, 버전 관리가 불가능합니다.

일반적인 가이드라인

• LLM 아키텍처는 소프트웨어 아키텍처와 같습니다. 동일한 원칙이 적용됩니다: 모듈화, 테스트, 버전 관리, 가시성.
• LLM 기능이 마이크로서비스에 대한 코드 리뷰에서 통과하지 못한다면, 실제 운영에서도 실패할 것입니다.

스케일 가능한 LLM 기능을 구축하고 있나요? 저는 실제 운영에서 작동하는 방법을 공유합니다. 함께 따라오세요.