LLM 엔지니어가 알아야 할 12가지 AI 시스템 설계 개념

프로덕션 LLM 앱을 구축하는 것은 모델을 프롬프트에 연결하는 것보다 훨씬 많은 것을 필요로 합니다.

시스템이 빠르고, 정확하며, 확장 가능하고, 안전하고, 비용 효율적이려면 그 주변에 적절한 아키텍처가 필요합니다.

핵심 개념들은 다음과 같습니다:

→ 𝗘𝗺𝗯𝗲𝗱𝗱𝗶𝗻𝗴𝘀는 텍스트를 의미를 포착하는 벡터로 변환합니다.
→ 𝗩𝗲𝗰𝘁𝗼𝗿 𝗗𝗕스는 임베딩을 저장하고 유사한 정보를 빠르게 검색합니다.
→ 𝗥𝗔𝗚은 관련 외부 컨텍스트를 사용하여 응답에 근거를 마련합니다(grounding).
→ 𝗖𝗵𝘂𝗻𝗸𝗶𝗻𝗴은 대규모 문서를 검색 가능한 조각으로 나눕니다.
→ 𝗥𝗲𝗿𝗮𝗻𝗸𝗶𝗻𝗴은 관련성에 따라 결과를 재정렬하여 검색을 개선합니다.
→ 𝗦𝗲𝗺𝗮𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗖𝗮𝗰𝗵𝗲는 유사한 질의에 대한 답변을 재사용하고 비용을 절감합니다.
→ 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹 𝗥𝗼𝘂𝘁𝗶𝗻𝗴은 각 작업을 가장 적합한 모델로 전송합니다.
→ 𝗚𝘂𝗮𝗿𝗱𝗿𝗮𝗶𝗹𝘀는 안전하지 않은 동작으로부터 입력과 출력을 보호합니다.
→ 𝗧𝗼𝗼𝗹 𝗖𝗮𝗹𝗹𝗶𝗻𝗴은 모델이 API, 데이터베이스 및 서비스와 상호 작용할 수 있게 합니다.
→ 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗠𝗲𝗺𝗼𝗿𝘆는 작업과 세션 전반에 걸쳐 컨텍스트를 보존합니다.
→ 𝗘𝘃𝗮𝗹𝘀는 모델이나 프롬프트 변경 전후의 품질을 측정합니다.
→ 𝗦𝘁𝗿𝗲𝗮𝗺𝗶𝗻𝗴은 토큰이 생성되는 대로 반환하여 사용자 경험(UX)을 개선합니다.

중요한 부분은 이 개념들을 개별적으로 학습하는 것이 아닙니다.

하나의 프로덕션 시스템 내에서 이것들이 어떻게 함께 작동하는지를 이해하는 것입니다.

이것이 LLM 데모와 신뢰할 수 있는 AI 제품 사이의 차이점입니다.

프로덕션 LLM 앱에 가장 중요하다고 생각하는 개념은 무엇인가요?

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