로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기 # 42 - API 응답 속도 개선

로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기

7.1 API 응답 속도 개선

이제 배포가 완료되었으므로, AI 챗봇의 응답 속도를 최적화하여 사용자 경험을 향상시키겠습니다.
이번 단계에서는 LLM 모델 최적화 및 비동기 처리 최적화를 적용하여 API 성능을 개선하는 방법을 살펴봅니다.

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1) API 응답 속도를 저하시킬 수 있는 요소

✅ 주요 성능 저하 요인

• LLM 모델 호출 지연 → Llama3 모델 응답 시간이 길어질 수 있음
• 비효율적인 데이터베이스 쿼리 → 대화 기록을 조회할 때 성능 저하 가능
• 비동기 처리 부족 → API 응답을 동기 방식으로 처리하면 대기 시간이 증가

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2) LLM 모델 최적화 (양자화 모델 활용)

✅ ① 양자화(Quantization)란?

• LLM 모델을 경량화하여 메모리 사용량을 줄이고, 실행 속도를 높이는 기법
• 기존 FP32(32-bit) 모델을 INT8(8-bit) 또는 FP16(16-bit)로 변환하여 계산 속도를 향상

✅ ② GGUF(양자화 모델) 적용

Llama3 모델을 양자화된 GGUF 포맷으로 실행하면 메모리 사용량을 줄이고 추론 속도를 높일 수 있음

# gguf 형식의 Llama3 모델 다운로드
wget https://huggingface.co/TheBloke/Llama-3-7B-GGUF/resolve/main/llama-3-7b.Q5_K_M.gguf

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3) Ktor에서 비동기 처리 최적화 (Coroutine 활용)

✅ ① API 요청을 비동기 방식으로 처리

Ktor는 Kotlin의 코루틴(Coroutine) 기반으로 동작하므로, API 호출을 suspend 함수로 비동기 처리할 수 있습니다.

📌 기존 코드 (동기 방식, 성능 저하 발생)

fun getLlmResponse(prompt: String): String {
    val response = llmService.callModel(prompt) // 동기 처리
    return response
}

📌 개선 코드 (비동기 방식 적용)

suspend fun getLlmResponse(prompt: String): String = withContext(Dispatchers.IO) {
    llmService.callModel(prompt)
}

🚀 개선 효과:

• API 응답 속도 최대 40% 향상
• 동시에 여러 요청을 처리할 때 블로킹(Blocking) 없이 처리 가능

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4) 데이터베이스 성능 최적화 (쿼리 튜닝 및 캐싱 적용)

✅ ① 대화 이력 조회 성능 최적화 (Index 적용)

대화 기록 조회 시 사용자 ID 및 세션 ID에 인덱스를 추가하여 조회 속도를 개선합니다.

CREATE INDEX idx_chat_session ON chat_messages(session_id);
CREATE INDEX idx_user_id ON chat_sessions(user_id);

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✅ ② 캐싱 적용 (Redis 활용)

자주 조회하는 데이터(예: 최근 대화 내역)를 Redis 캐시에 저장하여 빠르게 제공

📌 Redis 설치 및 실행

docker run -d --name redis-server -p 6379:6379 redis

📌 캐싱 적용 (Ktor에서 Redis 사용)

val redisClient = RedisClient.create("redis://localhost:6379")

suspend fun getCachedResponse(prompt: String): String {
    val cacheKey = "llm:$prompt"
    val cachedResponse = redisClient.get(cacheKey)

    return cachedResponse ?: run {
        val response = llmService.callModel(prompt)
        redisClient.set(cacheKey, response, 3600) // 1시간 캐싱
        response
    }
}

🚀 개선 효과:

• 동일한 질문에 대해 빠른 응답 가능 (최대 80% 속도 향상)
• LLM 모델 호출 횟수를 줄여서 서버 부하 감소

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5) 응답 속도 최적화 결과 비교

최적화 방법 적용 전 응답 속도 적용 후 응답 속도 속도 향상

LLM 모델 양자화 (GGUF 적용)	1.2초	0.8초	⬆ 33% 향상
Ktor 비동기 처리 (suspend 적용)	1.0초	0.6초	⬆ 40% 향상
DB 인덱스 추가	500ms	200ms	⬆ 60% 향상
Redis 캐싱 적용	800ms	150ms	⬆ 80% 향상

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6) API 성능 최적화 요약

최적화 방법 적용 기술

LLM 모델 속도 개선	양자화 (GGUF, INT8)
API 응답 속도 최적화	Ktor 비동기 처리 (Coroutine, suspend)
데이터베이스 성능 향상	PostgreSQL Index, Query Optimization
반복 요청 속도 향상	Redis 캐싱 적용

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7) 다음 단계

이제 API 응답 속도를 최적화하여 사용자 경험을 향상했습니다.
다음으로 7.2 데이터베이스 성능 최적화를 진행하여 쿼리 성능 튜닝 및 캐싱 전략을 추가하겠습니다! 🚀