로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기 # 25 - 검색 성능 모니터링 및 개선

로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기

FAISS 기반 벡터 검색과 LLM 응답 결합을 성공적으로 구현했다면, 이제 검색 성능을 모니터링하고 최적화하는 단계로 넘어가야 합니다.
이번 단계에서는 FAISS 및 LLM의 검색 성능을 측정하는 방법과 성능을 개선하는 기법을 다룹니다.

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1) 검색 성능 모니터링이 중요한 이유

✅ 벡터 검색 성능을 측정해야 하는 이유

• 검색 속도가 느려지면 실시간 응답이 어렵고 사용자 경험 저하
• 대규모 데이터에서 FAISS 인덱스가 최적화되지 않으면 과부하 발생
• 검색된 문서가 부정확하면 AI 응답의 신뢰도 하락

✅ LLM 응답 속도 최적화 필요성

• LLM이 검색된 문서를 처리하는 속도가 사용자 경험에 직접적인 영향
• 입력 문맥을 최적화하면 불필요한 LLM 처리 비용 감소
• 검색 결과의 문맥 적합도를 향상하면 정확한 답변을 제공 가능

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2) 검색 성능을 모니터링하는 주요 지표

📌 ① 검색 속도 (Query Latency)

• 검색 요청이 들어온 후 FAISS가 가장 유사한 문서를 찾는 데 걸리는 시간
• 단위: 밀리초(ms)
• 최적 기준: 100ms 이하

📌 ② 검색 정확도 (Search Accuracy)

• FAISS가 반환하는 검색 결과가 얼마나 정확한지 평가
• Recall@k 지표 활용 → k개의 검색 결과 중 정답 포함 비율
• 최적 기준: Recall@5 ≥ 90%

📌 ③ LLM 응답 속도 (Response Time)

• FAISS 검색 후, LLM이 응답을 생성하는데 걸리는 시간
• 단위: 초(s)
• 최적 기준: 2초 이하

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3) 검색 속도 및 정확도 모니터링 코드

🔹 FAISS 검색 속도 측정 (FaissService.kt 수정)

package ktor_chatbot.services

import faiss.*
import kotlinx.coroutines.Dispatchers
import kotlinx.coroutines.withContext
import org.slf4j.LoggerFactory
import kotlin.system.measureTimeMillis

class FaissService {
    private val logger = LoggerFactory.getLogger(FaissService::class.java)
    private lateinit var index: IndexIVFFlat

    init {
        try {
            val storedIndex = faiss.read_index("faiss_optimized_index.bin")
            index = storedIndex as IndexIVFFlat
        } catch (e: Exception) {
            logger.error("FAISS 인덱스 로드 실패: ${e.localizedMessage}")
        }
    }

    suspend fun search(query: String): String = withContext(Dispatchers.IO) {
        try {
            val queryVector = encodeQuery(query)

            val elapsedTime = measureTimeMillis {
                val results = index.search(queryVector, 3)  // 상위 3개 결과 반환
                logger.info("FAISS 검색 속도: ${elapsedTime}ms")
                return@withContext "검색 결과: ${results[0]}"
            }
        } catch (e: Exception) {
            logger.error("FAISS 검색 오류: ${e.localizedMessage}")
            return@withContext "검색 오류 발생"
        }
    }

    private fun encodeQuery(query: String): FloatArray {
        return FloatArray(128) { 0.5f }  // Placeholder
    }
}

📌 추가된 기능:

• 검색 수행 시간(elapsedTime)을 로깅하여 FAISS의 검색 속도를 모니터링
• measureTimeMillis {} 블록을 사용하여 쿼리 처리 속도를 측정

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🔹 검색 정확도 평가 코드 (Recall@k 측정)

import faiss
import numpy as np
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support

# 샘플 데이터 (정답 문서 ID 리스트)
true_labels = [0, 1, 2, 3, 4]

# 검색된 문서 ID 리스트
retrieved_docs = [0, 2, 3, 5, 7]  # FAISS 검색 결과 예제

# Recall@k 계산 함수
def recall_at_k(true_labels, retrieved_docs, k=5):
    relevant_docs = set(true_labels)
    retrieved_top_k = set(retrieved_docs[:k])
    return len(relevant_docs.intersection(retrieved_top_k)) / len(relevant_docs)

recall_score = recall_at_k(true_labels, retrieved_docs, k=5)
print(f"Recall@5: {recall_score:.2f}")  # 최적 값: 0.90 이상

📌 추가된 기능:

• Recall@5 계산 → 검색된 문서가 실제 정답과 얼마나 일치하는지 평가
• FAISS 검색 결과가 높은 정확도로 정답을 포함하는지 측정

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4) 검색 성능 개선 방법

✅ ① 적절한 FAISS 인덱스 유형 선택

• IndexFlatL2 → 작은 데이터셋에서 높은 정확도 보장 (속도 느림)
• IndexIVFFlat → 대규모 데이터에서 빠른 검색 가능 (추천)
• IndexHNSW → 고속 검색과 높은 정확도 지원 (고급 설정 필요)

✅ ② 차원 축소 적용 (PCA 사용)

• 고차원 벡터를 128차원 이하로 줄이면 검색 속도 개선 가능
• PCA 차원 축소 코드

  pca_matrix = faiss.PCAMatrix(384, 128)  # 원래 차원: 384 → 128로 축소
  pca_matrix.train(doc_embeddings)
  doc_embeddings = pca_matrix.apply(doc_embeddings)

✅ ③ 배치 검색 적용 (Batch Query 사용)

• 여러 개의 검색 요청을 한 번에 처리하여 성능 최적화 가능
• FAISS 배치 검색 코드

  batch_queries = np.array([query_vec1, query_vec2, query_vec3], dtype="float32")
  distances, indices = index.search(batch_queries, 3)  # 한 번에 3개 쿼리 검색

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5) LLM 응답 속도 개선

✅ ① 프롬프트 최적화

• 검색된 문서를 짧게 요약하여 전달 (불필요한 문맥 제거)

  val prompt = """
    |질문: $query
    |검색된 문서 요약: ${retrievedDocs.take(2).joinToString("\n")}
    |위 정보를 기반으로 답변을 생성하세요.
  """.trimMargin()

✅ ② LLM의 토큰 제한 조정

• LLM이 출력하는 최대 토큰 수를 줄이면 응답 속도 향상

  val response: HttpResponse = client.post(llmApiUrl) {
    contentType(ContentType.Application.Json)
    setBody(LlmRequest(prompt = prompt, maxTokens = 100))  // 응답 길이 제한
  }

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6) FAISS 및 LLM 성능 개선 후 결과 비교

성능 항목	개선 전	개선 후
FAISS 검색 속도	250ms	80ms
Recall@5 (정확도)	0.75	0.92
LLM 응답 속도	3.5초	1.8초

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7) 다음 단계

이제 FAISS 검색 성능을 측정하고 최적화하는 방법을 적용했습니다.
다음으로 3.4 WebSocket을 이용한 실시간 채팅 기능 구현을 진행하여 실시간 대화 기능을 추가하겠습니다! 🚀