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Circuit Breaker와 Intent Routing을 적용한 OpenAI 통합 챗봇 아키텍처
AYW + OpenAI Integration: A Developer's Guide
AI 요약
Context
단순한 API Pass-through 방식의 LLM 통합은 토큰 비용 증가와 API 장애 시 시스템 전체 전파라는 리스크를 가짐. 사용자 의도에 따른 정밀한 제어와 인프라 안정성을 확보한 LLM 오케스트레이션 레이어 설계가 필요함.
Technical Solution
- Intent Routing 구조를 통한 봇별 전문화 및 gpt-4o-mini 모델 기반 비용 최적화 설계
- Context Window 관리를 위해 최근 10개 메시지로 제한한 Conversation History 주입 로직 구현
- Circuit Breaker 패턴 도입으로 API 연속 5회 실패 시 상태를 Open으로 변경하여 연쇄 장애 차단
- JSON Response Format 강제를 통한 Quick Reply 생성 로직의 정형 데이터 파싱 보장
- System Prompt 주입 및 Temperature 조절을 통한 페르소나 기반 응답 일관성 확보
- 429 Rate Limit 및 401 Auth Error에 대한 개별 Exception Handling 및 Fallback 응답 처리
실천 포인트
- LLM API 통합 시 Circuit Breaker를 도입하여 외부 의존성 장애가 내부 시스템으로 전파되는지 검토 - 전체 이력이 아닌 슬라이딩 윈도우 방식의 Context 관리를 통해 토큰 비용과 Latency 최적화 - 정형 데이터가 필요한 기능은 response_format: { type: 'json_object' } 설정을 통해 파싱 에러 방지 - 단순 API 호출 전단계에 Intent Routing 레이어를 배치하여 불필요한 LLM 호출 최소화