LLM 응답속도
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안녕하세요! LangChain 관련 강의를 수강하고 있습니다.
다름이 아니라 응답 속도에 관해서 질문드리고싶은데요.
LLM(e.g., OpenAI)에 입력(질문)한다.
OpenAI의 API Call이 수행된다.
OpenAI에서 응답이 BE로 전달된다.
이 순서가 될텐데. 이 때, 강의를 보면 AIMessage가 금방 도출이 되는데. 질문의 길이가 길고, 전문적이게 된다면 응답의 속도가 느려지는건지 궁금합니다.
回答 1
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네, 맞습니다. 질문이 길고 전문적일수록 응답 속도는 느려집니다. 입력 토큰이 많아지면 모델이 처리해야 할 컨텍스트가 커져 초기 처리 시간이 증가하고, 복잡한 질문일수록 모델이 생성하는 응답도 길어지기 때문입니다.
강의에서 빠르게 보이는 이유는 주로 짧고 간단한 예제를 사용하기 때문이며, 실제 프로덕션 환경에서는 복잡한 질의에 수 초에서 수십 초가 소요될 수 있습니다. 이를 개선하려면 스트리밍 방식을 활용하여 토큰이 생성되는 즉시 사용자에게 전달하거나, 프롬프트를 최적화하여 불필요한 입력을 줄이는 방법을 고려할 수 있습니다.
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