Context Window 한계 극복을 위한 LLM Memory 전략 설계

99. Build a Chatbot With Memory

Akhilesh2026년 5월 28일24분intermediate

AI 요약

Context

LLM API의 Stateless 특성으로 인해 이전 대화 맥락 유지 불가 문제 발생. 모든 대화 이력을 Prompt에 포함하는 방식으로 Memory를 구현하나, 모델별 Context Window 제한으로 인해 토큰 초과 시 시스템 붕괴 위험 존재.

Technical Solution

Conversation History Pattern 적용을 통한 Pseudo-Memory 구현
Sliding Window Memory 설계를 통한 최신 N개 메시지만 유지하여 고정된 토큰 비용 관리
Summary Memory 도입으로 과거 대화 내용을 압축하여 Context Window 효율성 극대화
Entity Memory 구조 설계를 통한 사용자 특정 사실(Fact)의 독립적 추출 및 저장
Persistent Memory 레이어 구축을 통한 세션 간 대화 데이터 지속성 확보
LangChain의 Buffer 및 Summary Memory 추상화 계층 활용을 통한 구현 복잡도 감소

실천 포인트

- 대화 규모에 따른 메모리 전략 선택 (단기: Buffer, 중기: Sliding Window, 장기: Summary/Entity) - 토큰 계산 로직(1 token ≈ 4 chars)을 통한 Context Window 임계치 모니터링 적용 - 세션 지속성을 위한 Disk/DB 기반의 History Persistence 레이어 검토 - RAG 컨텍스트 추가 시 가용 토큰 공간 확보를 위한 사전 요약 로직 설계

태그

#Context Window #Stateless #LLM #Token Management #LangChain

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