Agent Systems: Optimization and Practical Applications in LLMs

에이전트 시스템은 성능을 효과적으로 최적화하기 위해 정확성과 속도의 균형을 유지해야 합니다.

### LLM 배포를 위한 에이전트 시스템 최적화
* 🤖 오늘은 에이전트 시스템 구축과 다양한 LLM 서비스에 관한 커뮤니티의 질문에 대해 **최적화와 실제 적용**에 초점을 맞춰 답변해 드리겠습니다.
* 🔍 두 가지 주요 문의 사항은 상담원 시스템의 실제 구현과 직면한 과제, 특히 **최적화 및 서비스 방법**에 관한 것이었습니다.
* ⚖ 에이전트 시스템을 배포할 때 정확성과 속도 사이의 균형을 맞추는 것은 매우 중요한데, **여러 개의 LLM API를 사용하면 여러 번의 API 호출로 인해 처리 시간이 크게 늘어날 수 있기 때문**입니다.
* 🛠 정확도를 높이기 위해 응답에 여러 개의 LLM과 구조화된 형식을 활용하여 출력이 **정의된 스키마를 준수**하도록 하여 결과를 더 잘 제어할 수 있습니다.
* 📊 LLM에 과도하게 의존하면 성능이 저하될 수 있으므로 **필요한 LLM 애플리케이션을 파악하는 것**은 효율성을 유지하는 데 매우 중요합니다.
* 🚀 오픈 소스 LLM의 경우 **VLM과 같이 추론 속도를 향상시키는 프레임워크**를 활용하면 **응답 시간을 크게 개선**하여 다수의 사용자 요청을 효과적으로 관리할 수 있습니다.
* 🖥 비동기 API 호출을 구현하면 서버 리소스에 대한 부담도 줄일 수 있어 **시스템에 과부하를 주지 않으면서 동시 사용자 요청을 더 잘 처리**할 수 있습니다.
* 📚 마지막으로, 정확도와 속도를 효과적으로 관리하는 방법에 대한 더 깊은 통찰력을 얻으려면 **LLM 시스템 최적화에 관한 최근 강의와 리소스**를 살펴보는 것이 좋습니다.

### 비동기 API 호출 및 AI 에이전트 시스템 이해하기
* 🔄 비동기 모델에서는 여러 개의 API 호출을 동시에 전송할 수 있으므로 **리소스 사용량을 최소화**하고 **스레드 전환을 줄이**면서 사용자에게 더 빠르게 응답할 수 있습니다.
* ⏱ OpenAI API를 사용할 때 비동기 방식을 구현하면 실행 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 예를 들어 **5개의 API 요청을 순차적으로 처리하는 데 7초**가 걸렸습니다.
* ⚡ 반면 비동기 방식을 활용하면 동일한 작업의 실행 시간이 **1.33초로 단축**되어 **약 5배의 성능 향상**을 보였습니다.
* 💻 비동기 프로그래밍을 사용하면 시스템이 **모든 API 호출을 한 번에 보내고 응답이 도착하는 대로 처리**하여 사용자 요청을 효율적으로 처리하고 확장성을 향상시킬 수 있습니다.
* 📡 FastAPI는 본질적으로 비동기 프로그래밍을 지원하므로 개발자는 특별한 설정 없이도 **비동기 프로그래밍**을 구현할 수 있으며, 이를 통해 **LLM API 서비스의 성능**을 향상시킬 수 있습니다.
* 📊 대규모 사용자 기반의 경우 메시지 브로커 시스템을 사용하면 **API 요청을 효과적으로 관리하여 순차적으로 처리**할 수 있도록 대기열에 대기시켜 제작자의 과부하를 방지할 수 있습니다.
* 📈 특히 대량의 동시 요청을 처리할 때 **Kafka나 RabbitMQ와 같은 프레임워크**를 사용하면 서비스의 확장성과 응답성을 향상시킬 수 있습니다.
* 🛠 AI 에이전트 시스템을 구축할 때 **n8n 및 Flow AI와 같은 도구**는 다양한 플랫폼과 통합되는 워크플로우를 만들기 위한 로우코드 솔루션을 지원하여 기술 전문가가 아닌 사용자도 자동화에 액세스할 수 있도록 합니다.

### 효율적인 벡터 데이터베이스 관리 및 오픈 소스 LLM 에이전트 시스템
* 📊 Milvus는 **오픈 소스이며 컬렉션 관리를 위한 사용자 친화적인 프론트엔드**를 제공하므로 기존 벡터 데이터베이스를 사용하고자 하는 분들에게 추천합니다.
* 🗄 ️ 사용자는 변환 전에 **저장된 벡터 숫자 및 텍스트**를 포함하여 컬렉션의 메타데이터 필드를 쉽게 확인할 수 있습니다.
* 🔍 Milvus는 **BM25와 같은 키워드 기반 검색 로직과 벡터 임베딩 유사도**를 결합한 하이브리드 검색 기능을 지원하여 검색 결과 관련성을 향상시킵니다.
* 💻 QN 2.5 모델을 사용하는 오픈 소스 LLM 시스템의 예는 **로컬 LLM 애플리케이션을 효과적으로 설정하고 실행하는 방법**을 보여줍니다.
* 📥 이 과정에는 다양한 인기 오픈 소스 모델에 대한 액세스를 제공하는 **'Ollama'와 같은 플랫폼에서 모델을 다운로드**하여 쉽게 통합할 수 있습니다.
* 🔧 CPU 기반 작업은 상당히 느려져 사용성에 영향을 줄 수 있으므로 **빠른 처리를 위해 GPU를 활용하는 것**이 좋습니다.
* 📄 문서 처리에는 **PDF에서 텍스트를 추출**하고 **BGM 3과 같은 모델**을 사용하여 벡터화한 다음 **검색을 위해 벡터 데이터베이스에 저장**하는 작업이 포함됩니다.
* ⚙ 에이전트 시스템은 사용자 쿼리를 기반으로 문서를 검색할 시점을 지능적으로 결정하여 관련성을 확인하고 불필요한 정보가 포함되지 않도록 함으로써 **응답을 최적화**합니다.

[Q&A 영상] 에이전트 시스템은 어떻게 최적화할까요? (댓글 이벤트)

모두의AI

에이전트 시스템의 실무 적용 방법과 어려움

에이전트 시스템의 실무 적용 방법과 어려움에 대한 질문

실 서비스 구축 시 최적화 및 서빙 방식에 대한 질문

에이전트 시스템 사용으로 인한 속도 저하 해결 방안에 대한 질문

정확도와 속도 간의 균형 중요성 강조

LLM과 도구 API 호출 과정에서의 속도 저하 설명

정확도와 속도를 동시에 고려해야 함을 강조

에이전트 시스템 정확도 향상 및 통제성 확보 방안

여러 LLM을 사용한 후처리 작업을 통한 정확도 향상 방법 제시

LLM 답변을 구조화된 형식으로 파싱하는 중요성 강조

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데이터 모델 선언 및 API 호출 시 파라미터로 추가하여 정해진 형식으로 답변 받기

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