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로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기8.1 프로젝트 개발 과정 정리이번 장에서는 로컬 LLM과 RAG 기반 AI 챗봇 프로젝트의 개발 과정과 주요 기술을 정리합니다.또한, 프로젝트를 진행하면서 배운 점과 개선할 점을 정리하여향후 프로젝트 확장 및 최적화 방향을 고민해보겠습니다.1) 프로젝트 개요 및 목표✅ 프로젝트 목표클라우드가 아닌 로컬 환경에서 실행되는 LLM 기반 AI 챗봇 개발RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용한 검색 기반 보강 생성 적용WebSocket을 통한 실시간 채팅 지원PostgreSQL 및 FAISS를 활용한 대화 기록 및 벡터 검색 엔진 구축SvelteKit을 활용한 사용자 친화적인 UI 구현 및 배포✅ 주요 사용 기술 스택카테고리 ..

로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기7.2 데이터베이스 성능 최적화이제 AI 챗봇의 데이터베이스 성능을 최적화하여 쿼리 실행 속도를 향상시키겠습니다.PostgreSQL을 기반으로 쿼리 성능 튜닝, 캐싱, 파티셔닝, 인덱스 최적화 등의 기법을 적용하여대규모 데이터 환경에서도 원활한 서비스를 제공할 수 있도록 최적화합니다.1) 데이터베이스 성능 저하 요인 분석✅ 데이터베이스 성능이 저하되는 주요 원인대량의 대화 기록 저장 및 조회 시 응답 속도 저하비효율적인 SQL 쿼리 및 잘못된 인덱스 설정동일한 요청이 반복적으로 발생하면서 불필요한 DB 부하 발생대화 기록이 지속적으로 증가하면서 테이블 크기 비대화2) 쿼리 성능 튜닝 (EXPLAIN ANALYZE 활용)✅ ① 느린 쿼리 분석PostgreSQL..

로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기7.1 API 응답 속도 개선이제 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.1) API 응답 속도를 저하시킬 수 있는 요소✅ 주요 성능 저하 요인LLM 모델 호출 지연 → Llama3 모델 응답 시간이 길어질 수 있음비효율적인 데이터베이스 쿼리 → 대화 기록을 조회할 때 성능 저하 가능비동기 처리 부족 → API 응답을 동기 방식으로 처리하면 대기 시간이 증가2) LLM 모델 최적화 (양자화 모델 활용)✅ ① 양자화(Quantization)란?LLM 모델을 경량화하여 메모리 사용량을 줄이고, 실행 속도..

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 ..

웹 개발 실무 기술 A to Z웹 애플리케이션의 성능을 높이기 위해서는 데이터베이스(DB) 최적화가 필수적입니다.데이터가 많아질수록 쿼리 속도 저하, 서버 부하 증가, 트랜잭션 병목 현상이 발생할 수 있습니다.이번 글에서는 인덱싱, 샤딩, 캐싱 전략을 활용하여 데이터베이스 성능을 최적화하는 방법을 알아보겠습니다.1. 데이터베이스 성능 최적화가 중요한 이유✔️ 빠른 검색 속도 → 인덱스를 활용하여 쿼리 실행 속도 향상✔️ 서버 부하 감소 → 캐싱을 통해 반복적인 DB 조회 최소화✔️ 확장성 확보 → 샤딩을 통해 트래픽 증가에도 안정적인 운영 가능2. 인덱싱 (Indexing) – 쿼리 속도 최적화2-1. 인덱스란?인덱스(Index)는 DB 테이블의 특정 컬럼을 빠르게 검색하기 위한 데이터 구조입니다.✔️ ..

웹 개발 실무 기술 A to ZAPI를 설계할 때 보안만큼 중요한 요소는 성능 최적화입니다.API 요청이 많아지면 서버의 부하가 증가하고, 응답 속도가 느려질 수 있습니다.이번 글에서는 API의 성능을 높이는 핵심 전략인 캐싱, 압축, 레이트 리미팅을 활용하는 방법을 설명하겠습니다.1. API 성능 최적화가 중요한 이유1-1. API 응답 속도가 느려지는 원인✔️ 과도한 DB 조회 → 요청마다 DB 쿼리를 실행하면 서버 부담 증가✔️ 대량의 데이터 전송 → 불필요한 데이터를 포함하면 응답 속도가 느려짐✔️ 과도한 요청 처리 → 여러 사용자가 동시에 요청하면 서버가 과부하 상태✔️ 네트워크 지연 → 서버와 클라이언트 간의 거리, 인터넷 속도 등이 성능에 영향1-2. API 성능 최적화의 핵심 전략전략 설명..