인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다

답변 생성이 오래 걸리는건 vector store 보다는 LLM이 답변을 생성하는데 오래 걸리는 경우가 많습니다. 물론 vector store에 저장된 데이터가 많다면 retrieval이 비교적 오래 걸리긴 하겠지만 답변 생성이 일반적으로는 답변 생성이 더 오래 걸리더라구요

속도를 개선하기 가장 빠른 방법은 작은 모델을 사용하는 건데요, gpt-4.1을 쓰신다면 4.1-nano, 4.1-mini를 시도해보시거나, 아니면 요즘은 gemini-2.5-flash가 상당합니다.

다른 모델을 사용할 수 없다고 한다면, 답변을 생성할 때 전달하는 chunk의 수나 사이즈를 줄여서 토큰을 줄이는 방법을 취하셔야 합니다. 답변을 생성할 때 사용되는 토큰이 많을수록 시간이 오래 걸리기 때문인데요, 이런식으로 최적화를 한번 진행해보시고

마지막으로는 caching을 시도할 수 있습니다. 이미 나왔던 질문에 대해서는 기존에 생성한 답변을 저장해뒀다가 리턴하는 방식인데요, 해당 답변이 맞는 답변인지 확인하는 등의 절차가 필요하긴 하겠지만, 이미 서비스를 사용중이시라면 퀄리티가 이미 어느정도 보장되는 것 같아서, caching을 시도해보는 것도 방법일 것 같습니다

https://python.langchain.com/docs/integrations/llm_caching/

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 감성코딩님.

Pinecone DB를 활용하여 LLM 기반의 답변을 생성할 때 시간이 오래 걸리는 문제를 해결하기 위한 몇 가지 방법을 소개해 드리겠습니다.

1. 데이터 청크 최적화:

   • 데이터를 Pinecone에 저장할 때, 데이터를 더 작은 청크로 나누어 저장하게 되면 검색 시 불필요한 데이터 호출을 줄일 수 있습니다. 이는 검색 속도를 크게 개선할 수 있습니다.
     

2. Retrieval 효율 개선:

   • Retrieval 시 사용하는 쿼리의 토큰 수를 줄이거나, 검색 범위를 좁히는 방법으로 Pinecone 내에서 효율적으로 자료를 검색할 수 있습니다. 이를 위해 특정 메타데이터나 태그를 활용해 서칭 범위를 좁혀보세요.
     

3. 응답 캐싱:

   • 이전에 사용자가 질의한 결과를 저장(캐싱)해 두고 재사용하는 방법으로 속도를 개선할 수 있습니다. 특히 자주 묻는 질문에 대해서는 캐시를 활용하면 LLM 호출 횟수를 줄이고 즉각적인 응답을 제공할 수 있습니다.
     

4. 서버 및 네트워크 성능 최적화:

   • Pinecone와 연결된 서버의 성능을 향상시키거나 네트워크 환경을 업그레이드하면 전체 속도가 개선될 수 있습니다.
     

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• 문서의 수에 따른 답변 정확성: 답변의 정확성과 속도를 높이는 설정에 다룬 설명이 포함되어 있습니다.
  

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