성능 및 비용 개선을 위한 LLM 쿼리 캐싱
GPTCache란 무엇인가요? 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션의 성능을 개선하면서 비용을 줄이고 싶으신가요? LLM 응답을 저장하기 위한 시맨틱 캐시가 바로 그 해답입니다. LLM 응답을 캐싱하면 데이터를 검색하는 데 걸리는 시간을 크게 줄이고, API 호출 비용을 절감하며, 확장성을 개선할 수 있습니다. 또한 캐시를 사용자 지정하고 성능을 모니터링함으로써 더 효율적으로 최적화할 수 있습니다. 이 블로그에서는 LLM 응답을 저장하기 위한 오픈 소스 시맨틱 캐시인 GPTCache를 소개하고, 최상의 결과를 얻기 위해 이를 구현하는 팁을 제공합니다. LLM 쿼리 캐싱이 어떻게 더 나은 성능과 비용 절감을 달성하는 데 도움이 되는지 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요.
LLM을 저장하기 위해 시맨틱 캐시를 사용하는 이유는 무엇인가요?
LLM(대규모 언어 모델) 응답을 저장하기 위한 시맨틱 캐시를 구축하면 다음과 같은 여러 이점을 얻을 수 있습니다:
- 성능 향상: LLM 응답을 캐시에 저장하면, 특히 이전에 요청된 적이 있고 이미 캐시에 존재하는 경우 응답을 검색하는 데 걸리는 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 응답을 캐시에 저장하면 애플리케이션의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- 비용 절감: 대부분의 LLM 서비스는 요청 수와 토큰 수의 조합을 기준으로 요금을 부과합니다. LLM 응답을 캐싱하면 서비스에 대한 API 호출 수를 줄일 수 있으며, 이는 비용 절감으로 이어집니다. 캐싱은 API 호출 비용이 상당할 수 있는 높은 트래픽 수준을 처리할 때 특히 중요합니다.
- 더 나은 확장성: LLM 응답을 캐싱하면 LLM 서비스의 부하를 줄여 애플리케이션의 확장성을 향상시킬 수 있습니다. 캐싱은 병목 현상을 방지하고 애플리케이션이 증가하는 요청 수를 처리할 수 있도록 보장합니다.
- 사용자 지정: 시맨틱 캐시는 입력 유형, 출력 형식 또는 응답 길이와 같은 특정 요구 사항에 따라 응답을 저장하도록 사용자 지정할 수 있습니다. 이를 통해 캐시를 최적화하고 더 효율적으로 만들 수 있습니다.
- 네트워크 지연 시간 감소: 사용자에게 더 가까운 위치에 있는 시맨틱 캐시는 LLM 서비스에서 데이터를 검색하는 데 걸리는 시간을 줄입니다. 네트워크 지연 시간을 줄임으로써 전반적인 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.
LLM 응답을 저장하기 위한 시맨틱 캐시를 구축하면 성능 향상, 비용 절감, 더 나은 확장성, 사용자 지정, 네트워크 지연 시간 감소를 포함한 여러 이점을 얻을 수 있습니다.
GPTCache란 무엇인가요?
ChatGPT 데모 애플리케이션인 OSS Chat을 구축하는 동안, 테스트를 더 많이 할수록 성능이 저하되고 서비스 요금이 증가하기 시작하는 것을 보았습니다. 이를 통해 성능 저하와 비용 증가에 대응하는 데 도움이 되는 캐싱 메커니즘이 필요하다는 것을 깨달았습니다. 이 캐싱 계층을 구축하기 시작하면서 이것이 커뮤니티에 유용할 수 있다는 것을 깨달았고, 그래서 이를 GPTCache로 오픈 소스화하기로 결정했습니다.
GPTCache는 언어 모델이 생성한 응답을 저장하기 위한 캐시를 구현하여 GPT 기반 애플리케이션의 효율성과 속도를 개선하도록 설계된 오픈 소스 도구입니다. GPTCache를 사용하면 임베딩 함수, 유사도 평가 함수, 저장 위치 및 제거 정책 옵션을 포함하여 사용자가 필요에 따라 캐시를 사용자 지정할 수 있습니다. 또한 GPTCache는 현재 OpenAI ChatGPT 인터페이스와 LangChain 인터페이스를 지원합니다.
지원되는 임베딩
GPTCache는 또한 유사도 검색을 위해 요청에서 임베딩을 추출하는 다양한 옵션을 제공합니다. 또한 이 도구는 여러 임베딩 API를 지원하는 범용 인터페이스를 제공하여 사용자가 자신의 요구에 가장 적합한 것을 선택할 수 있도록 합니다. 지원되는 임베딩 API 목록은 다음과 같습니다:
- OpenAI 임베딩 API
- GPTCache/paraphrase-albert-onnx 모델을 사용한 ONNX
- Hugging Face 임베딩 API
- Cohere 임베딩 API
- fastText 임베딩 API
- SentenceTransformers 임베딩 API
이러한 옵션은 사용자에게 임베딩 함수에 대한 다양한 선택지를 제공하며, 이는 GPTCache의 유사도 검색 기능의 정확도와 효율성에 영향을 줄 수 있습니다. GPTCache는 여러 API를 지원함으로써 유연성을 제공하고 더 넓은 범위의 사용 사례에 대응하는 것을 목표로 합니다.
캐시 저장소
GPTCache는 다양한 데이터베이스 관리 시스템에 캐시된 응답을 저장할 수 있도록 지원합니다. 이 도구는 다음을 포함한 여러 인기 데이터베이스를 지원합니다:
- SQLite
- PostgreSQL
- MySQL
- MariaDB
- SQL Server
- Oracle
인기 있는 데이터베이스를 지원한다는 것은 사용자가 성능, 확장성, 비용에 따라 자신의 요구에 가장 잘 맞는 데이터베이스를 선택할 수 있음을 의미합니다. 또한 GPTCache는 모듈을 확장하기 위한 보편적으로 접근 가능한 인터페이스를 제공하여, 필요한 경우 사용자가 다양한 데이터베이스 시스템에 대한 지원을 추가할 수 있도록 합니다.
벡터 스토어 옵션
GPTCache는 입력 요청에서 추출된 임베딩을 기반으로 가장 유사한 K개의 요청을 찾는 데 도움이 되는 Vector Store 모듈을 지원합니다. 이 기능은 요청 간의 유사도를 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. GPTCache는 Milvus, Zilliz Cloud, FAISS를 포함한 다양한 벡터 스토어를 지원하는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.
이러한 옵션은 사용자에게 벡터 스토어에 대한 다양한 선택지를 제공하며, 이는 GPTCache의 유사도 검색 기능의 효율성과 정확도에 영향을 줄 수 있습니다. GPTCache는 여러 벡터 스토어를 지원함으로써 유연성을 제공하고 더 넓은 범위의 사용 사례에 대응하는 것을 목표로 합니다. 또한 가까운 시일 내에 다른 벡터 데이터베이스도 지원할 계획입니다.
제거 정책 관리
GPTCache의 Cache Manager는 Cache Storage 및 Vector Store 모듈의 작업을 모두 제어합니다. 캐시가 가득 차면, 교체 정책이 새 데이터를 위한 공간을 확보하기 위해 어떤 데이터를 제거할지 결정합니다. GPTCache는 현재 두 가지 기본 옵션을 지원합니다:
- LRU (Least Recently Used) 제거 정책
- FIFO (First In, First Out) 제거 정책
이 둘은 모두 캐싱 시스템에서 사용되는 표준 제거 정책입니다.
유사도 평가기
GPTCache의 Similarity Evaluator 모듈은 Cache Storage와 Vector Store에서 데이터를 수집합니다. 이 모듈은 입력 요청과 Vector Store의 요청 간 유사도를 결정하기 위해 다양한 전략을 사용합니다. 유사도는 요청이 캐시와 일치하는지 여부를 결정합니다. GPTCache는 다양한 유사도 전략을 통합하기 위한 표준화된 인터페이스와 구현 모음을 제공합니다. 이러한 다양한 유사도 전략을 통해 GPTCache는 다른 사용 사례와 요구 사항에 따라 캐시 일치를 결정하는 데 유연성을 제공할 수 있습니다.
요약
GPTCache는 GPT 기반 애플리케이션에서 언어 모델의 사용을 최적화하기 위한 프로젝트로, 응답을 처음부터 반복적으로 생성할 필요를 줄이고 적용 가능한 경우 캐시된 응답을 활용하는 것을 목표로 합니다. GPTCache는 오픈 소스 프로젝트이므로 직접 확인해 보세요. 여러분의 피드백을 듣고 싶으며, 프로젝트에 기여해 주셔도 좋습니다!
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