LLM 서비스를 PoC에서 프로덕션으로 끌어올리는 백엔드 로드맵
LLM 서비스를 PoC 수준에서 운영 가능한 백엔드 시스템으로 고도화하기 위한 학습 순서를 API, 캐시, 큐, RAG, Evals, Observability 관점으로 정리합니다.
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- Backend
- Production
- RAG
- Observability
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AI Backend
공개 글 12개
LLM보다 백엔드 기본기가 먼저인 이유
LLM 서비스 개발에서 프롬프트와 프레임워크보다 API 계약, 데이터 모델, 캐시, 큐, 로그, 장애 대응 같은 백엔드 기본기가 먼저 필요한 이유를 정리합니다.
- LLM
- Backend
- API
- Cache
- Queue
운영 가능한 API 설계
LLM 백엔드에서 운영 가능한 API를 만들기 위해 성공 응답보다 실패 응답, trace ID, idempotency, rate limit, health check를 먼저 설계하는 방법을 정리합니다.
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- Backend
- API Design
- Trace ID
- OpenAPI
Redis Cache Aside로 LLM 응답 캐시 설계하기
LLM 서비스에서 Redis Cache Aside 패턴을 이용해 응답 비용과 지연을 줄이는 방법을 cache key, TTL, 개인정보, cache stampede 관점으로 정리합니다.
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- Backend
- Redis
- Cache
- Cost Optimization
Queue와 Idempotency
문서 색인, embedding 생성, 대량 요약처럼 오래 걸리는 AI 작업을 큐로 분리하고 idempotency key, retry, DLQ로 안정화하는 방법을 정리합니다.
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- Backend
- Queue
- Idempotency
- Reliability
Structured Outputs 실전
LLM 응답을 자유 텍스트가 아니라 JSON Schema 기반 API 계약으로 다루기 위해 Structured Outputs, validation, schema version, fallback을 설계하는 방법을 정리합니다.
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- Backend
- Structured Outputs
- JSON Schema
- Validation
Function Calling 설계
LLM이 내부 API를 호출하도록 만들 때 Function Calling을 어떻게 설계해야 하는지 tool boundary, 권한, 검증, 감사 로그, human approval 관점으로 정리합니다.
- LLM
- Backend
- Function Calling
- Tool Boundary
- Security
Prompt Caching과 Token Budget
LLM 서비스의 비용과 응답 지연을 줄이기 위해 Prompt Caching, token budget, prompt layout, usage metric을 어떻게 설계해야 하는지 정리합니다.
- LLM
- Backend
- Prompt Caching
- Token Budget
- Cost Optimization
RAG 논문 백엔드 관점으로 읽기
Retrieval Augmented Generation 논문을 백엔드 개발자 관점에서 읽고, parametric memory, non parametric memory, retriever, generator를 서비스 아키텍처로 해석합니다.
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- Backend
- RAG
- Paper Review
- Retrieval
pgvector로 사내 문서형 RAG 서비스 만들기
PostgreSQL의 pgvector 확장을 사용해 문서 chunk와 embedding을 저장하고, metadata filter와 vector similarity query로 문서형 RAG 서비스를 구현하는 방법을 정리합니다.
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- Backend
- RAG
- pgvector
- PostgreSQL
LLM Evals 입문
LLM 서비스에서 일반 테스트로 잡기 어려운 답변 품질을 Evals, golden set, grader, regression test로 측정하고 배포 기준으로 연결하는 방법을 정리합니다.
- LLM
- Backend
- Evals
- Quality
- Regression Test
OpenTelemetry로 LLM 요청 Trace 연결하기
LLM 서비스에서 OpenTelemetry를 사용해 API 요청, retrieval, LLM 호출, validation, DB 저장을 하나의 trace로 연결하고 지연과 실패 원인을 분석하는 방법을 정리합니다.
- LLM
- Backend
- OpenTelemetry
- Tracing
- Observability