인공지능 모델은 데이터 과학 분야에서 혁신을 이끌고 있지만, 다양한 분야에 적용하려면 모델 구조를 잘 선택해야 합니다.
인공지능 모델이 발전할수록, 어떤 문제를 해결하느냐에 따라 가장 적합한 AI 아키텍처를 선택하는 것이 중요해졌습니다.
이번 글에서는 인공지능 애플리케이션을 위한 아키텍처를 선택하는 과정에서 반드시 고려해야 할 요소들을 공유하고자 합니다.
이 글은 창의성(유니크함)이 요구되는 콘텐츠 생성과, 그 콘텐츠가 잠재적으로 부정확하거나 편향된 정보를 제공할 위험을 관리하는 방법에 대한 프레임워크를 소개합니다.
AI 아키텍처에 대한 고민
사실 이 글을 쓰게 된 계기는 최근 프로젝트에서 대두된 문제 때문입니다. 고객이 “왜 이렇게 많은 아키텍처 옵션들이 필요하죠?”라고 질문했을 때, 어디서부터 설명해야 할지 고민스러웠습니다.
우리는 인공지능을 단순히 텍스트를 생성하는 도구로만 접근해서는 안 되며, 사용하는 목적과 리스크를 신중히 고려해야 합니다.
예를 들어, 대화형 애플리케이션이나 다양한 사용자 입력에 대응해야 하는 경우, LLM(대규모 언어 모델)의 API를 매번 호출하여 각 요청에 창의적이고 새로운 반응을 생성하는 “Generate Each Time” 패턴이 적합합니다. 리스크가 낮은 내부 도구나 애플리케이션에서 유용한 방식입니다.
하지만, 반복되는 질문에 동일한 답변을 제공하는 고객 지원 시스템처럼, 일관된 응답이 중요하다면 “Response/Prompt Caching”을 활용하여 과거의 프롬프트와 응답을 캐시할 수 있습니다. 이는 비용과 지연 시간을 줄이는 데 효과적입니다.
Generate Each Time 기능
LLM API의 “Generate Each Time” 기능은 사용자의 각 요청마다 완전히 새로운 텍스트를 생성한다는 것을 의미합니다. 즉, 동일한 프롬프트를 여러 번 입력하더라도 매번 다른 결과를 얻을 수 있습니다.
왜 “Generate Each Time” 기능이 필요할까요?
- 창의성 증진: 예술 작품, 시, 소설 등 창작 활동에 활용될 때, 매번 새로운 아이디어를 얻을 수 있어 창의성을 높입니다.
- 다양성 확보: 챗봇이나 가상 비서와 같은 서비스에서 사용될 때, 획일적인 답변 대신 사용자에게 더욱 다양하고 풍부한 경험을 제공할 수 있습니다.
- 예측 불가능성: 게임이나 시뮬레이션 등에서 활용될 때, 예측 불가능한 결과를 만들어내어 더욱 흥미로운 경험을 제공할 수 있습니다.
Response/Prompt Caching 기능
Response/Prompt Caching 기능은 LLM API에서 사용자가 입력한 프롬프트와 모델이 생성한 응답을 일정 기간 동안 저장하는 기능입니다.
이 기능은 특정 조건 하에서 동일한 프롬프트가 반복적으로 입력될 때, 모델이 다시 복잡한 계산을 수행하는 대신 저장된 응답을 바로 제공하여 응답 속도를 향상시키고 시스템 자원을 절약하는 데 도움을 줍니다.
왜 “Response/Prompt Caching” 기능이 필요할까요?
- 응답 속도 향상: 동일한 프롬프트에 대한 반복적인 요청 시, 모델이 매번 새롭게 계산할 필요 없이 캐시된 응답을 바로 제공하여 응답 속도를 크게 향상시킵니다.
- 시스템 자원 절약: 불필요한 계산을 줄여 서버 부하를 감소시키고, 시스템 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다.
- 사용자 경험 개선: 빠른 응답 속도는 사용자 경험을 향상시키고 서비스의 품질을 높이는 데 기여합니다.
사례 연구: 고객 커뮤니케이션
예를 들어 관광 회사에서 고객에게 송부할 감사 메시지를 작성한다고 가정해봅시다. 어떤 고객이 같은 투어 패키지를 구매했을 때 동일한 메시지를 수용할 수 있다면, “미리 생성된 템플릿(Pregenerated Templates)”를 사용하여 인간이 검토한 응답을 사전에 생성할 수 있습니다.
이러한 방식은 마케팅 분야에서 가장 많이 AI가 적용된 사례입니다. 대부분 사전 작업을 AI에 의해 템플릿 구조로 만들어 줍니다.
이런 방식은 창의성이 많이 필요하지 않는 상황에서 매우 유용합니다. 이런 방법은 매번 메시지를 생성하는 대신 소수의 템플릿만 검토하면 되기 때문에 검토 업무가 줄어듭니다.
1. SLMs(Small Language Models): 비용 절약과 위험 관리
또한, 특정 작업에 대한 창의성 요구가 낮고 리스크를 최소화해야 하는 경우, 더 작은 규모의 언어 모델을 통해 비용을 절약하는 “Small Language Models”를 선택할 수 있습니다. 이는 특히 정보 검색이나 주제 모델링과 같은 작업에 유용합니다.
무조건 LLM 모델을 사용할 필요는 없다는 이야기 입니다. 비용과 자원, 시간 부분에서 그 특정 업무에 맞는 모델을 사용하게 아키텍처를 만들어야 합니다.
2. 리스크 있는 환경: Guardrails(가드레일)의 필요성
하지만, 모델이 생성한 콘텐츠가 사용자에게 직접 전달될 때 신경써야 하는 부분이 있습니다. 브랜드 이미지나 기밀 유지와 같은 다양한 리스크를 관리해야 하는 상황에서는 “Guardrails”이 필요합니다.
Guardrails는 인공지능 모델이 특정한 범위 내에서 작동하도록 제한하는 일련의 규칙이나 제약 조건을 의미합니다. 마치 기차가 탈선하지 않도록 레일이 역할을 하듯, 가드레일은 AI 모델이 예상치 못한 결과를 생성하거나 윤리적인 문제를 야기하는 것을 방지하는 역할을 수행합니다.
이러한 경계 설정은 입력 정보의 사전 처리, 모델 출력의 사후 처리, 또는 오류 조건에 따른 프롬프트 반복과 같은 작업을 통해 이루어질 수 있습니다.
마무리
결국, 인공지능 애플리케이션의 아키텍처는 창의성과 위험 간의 균형을 찾아야 합니다. 각각의 사용 사례에 맞춰 다양하게 적용할 수 있는 이 프레임워크는 복잡성, 적합성, 비용, 지연 시간을 조정하는 전략적 지침이 될 것입니다.
이 프레임워크를 통해 각 상황에 가장 적절한 아키텍처를 설계함으로써 인공지능의 창의적 잠재력을 최대한 활용하고, 관련 리스크를 효과적으로 관리할 수 있을 것입니다.
