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로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기3.5.3 데이터 정규화 및 성능 최적화이제 PostgreSQL을 활용하여 대화 기록을 저장하고 조회하는 기능을 구현했습니다.하지만 데이터가 많아질수록 저장 및 검색 속도가 느려질 수 있기 때문에 성능 최적화가 필요합니다.이번 단계에서는 데이터 정규화 및 성능 최적화 기법을 적용하여보다 빠르고 효율적인 대화 기록 관리 시스템을 구축하겠습니다.1) 데이터 정규화란?데이터 정규화(Normalization)는 중복을 최소화하고 데이터 일관성을 유지하기 위한 데이터베이스 설계 기법입니다.이를 통해 데이터 저장 공간을 절약하고 검색 속도를 최적화할 수 있습니다.✅ 기존 대화 기록 테이블의 문제점user_id가 여러 테이블에 중복 저장됨 → 사용자 테이블과 참조 관계 ..

로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기FAISS 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.1) 검색 성능 모니터링이 중요한 이유✅ 벡터 검색 성능을 측정해야 하는 이유검색 속도가 느려지면 실시간 응답이 어렵고 사용자 경험 저하대규모 데이터에서 FAISS 인덱스가 최적화되지 않으면 과부하 발생검색된 문서가 부정확하면 AI 응답의 신뢰도 하락✅ LLM 응답 속도 최적화 필요성LLM이 검색된 문서를 처리하는 속도가 사용자 경험에 직접적인 영향입력 문맥을 최적화하면 불필요한 LLM 처리 비용 감소검색 결과의 문맥 적합도를..

로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기FAISS를 활용하여 검색된 문서를 로컬 LLM (Llama 3)과 결합하여 더욱 정확한 응답을 생성하는 과정을 구현합니다.이 과정에서 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 기법을 적용하여 검색된 문서를 기반으로 LLM이 답변을 생성하도록 만듭니다.1) 검색된 문서 + LLM 결합 방식✅ 기존 LLM 방식의 문제점LLM 단독으로 응답을 생성할 경우, 사전 학습된 데이터만 사용최신 정보가 포함되지 않아 정확성이 낮을 수 있음문맥과 관련 없는 답변이 생성될 가능성 있음✅ RAG 적용 후 기대 효과검색된 문서를 참고하여 LLM이 보다 정확한 응답 생성최신 정보를 포함할 수 있어 업데이트된 답변 제공 가능불필요한 환각(Hallucinat..

웹 개발 실무 기술 A to Z고성능 웹 애플리케이션을 구축하려면 페이지 로딩 속도 및 데이터 전송 효율성을 최적화해야 합니다.✔️ 코드 스플리팅 (Code Splitting) → 불필요한 코드 로딩 방지✔️ Gzip 압축 (Compression) → 전송 데이터 크기 감소✔️ 웹팩(Webpack) 최적화 → 프론트엔드 번들 크기 최소화이번 글에서는 프론트엔드 및 백엔드 성능 최적화 방법을 소개하겠습니다.1. 웹 애플리케이션 성능 최적화의 필요성✔️ 초기 로딩 속도 개선 → 사용자 이탈률 감소✔️ 네트워크 트래픽 절감 → 비용 및 서버 부하 감소✔️ 더 빠른 사용자 경험 제공 → SEO(검색 엔진 최적화)에도 긍정적인 영향✅ 최적화를 적용하면 페이지 로딩 속도가 빨라지고 사용자 경험이 향상됨!2. 코드 ..

웹 개발 실무 기술 A to Z고성능 웹 애플리케이션을 구축하려면 대규모 트래픽을 처리할 수 있는 안정적인 아키텍처가 필요합니다.✔️ 로드 밸런싱 (Load Balancing) → 서버 부하 분산✔️ 캐싱 (Caching) → 데이터베이스 부하 감소 및 성능 향상✔️ 마이크로서비스 확장 (Scalability) → 트래픽 증가에 따른 시스템 확장이번 글에서는 고성능 웹 아키텍처 설계 방법 및 주요 기술을 소개하겠습니다.1. 고성능 웹 아키텍처 설계의 중요성✔️ 사용자 증가에 따른 성능 저하 방지✔️ 트래픽 급증 시 자동 확장 가능✔️ 서버 장애 발생 시 서비스 지속성 유지✔️ 데이터베이스 부하 분산 및 응답 속도 최적화✅ 최적의 아키텍처를 구축하면 트래픽이 증가해도 안정적인 서비스 운영 가능!2. 로드 ..