GCF 도입을 통한 LLM Token 79% 절감 및 데이터 이해도 100% 달성

Context

JSON 등 기존 Wire Format의 반복적인 Field Name 구조가 LLM의 Attention Mechanism에 과부하를 유발하는 문제 발생. 데이터 규모 증가 시 구조적 노이즈로 인해 LLM이 정답을 생성하지 못하거나 헛것을 보는 Hallucination 현상 심화.

Technical Solution

• Structural Header 도입을 통한 데이터 그룹화 및 메타데이터(개수 등) 사전 제공으로 연산 부하 제거
• Flat Table 구조의 Scan 방식에서 Section Boundary 기반의 구조적 접근 방식으로 전환하여 Attention Decay 방지
• Human Readability를 배제하고 LLM의 Native Comprehension에 최적화된 전용 인코딩 체계 설계
• Session Statefulness 메커니즘을 통한 이전 Call의 데이터 ID 참조 방식으로 중복 Serialization 제거
• 데이터 성격에 따른 가변적 구조 적용으로 Semi-uniform 데이터의 토큰 효율 극대화

Impact

• JSON 대비 Token 사용량 최대 79% 감소 및 데이터 이해도(Comprehension) 100% 달성
• 500개 레코드 기준 JSON의 응답 불가 상태를 해결하고 GCF의 Median Error Magnitude를 4 수준으로 낮춤
• 세션 내 5회차 Call 기준 중복 제거를 통한 Token 92.7% 절감 효과 확인
• TOON 포맷 대비 Semi-uniform 로그 데이터에서 42% 더 작은 크기 구현

Key Takeaway

LLM 기반 시스템 설계 시 인간 중심의 가독성(Readability)보다 모델의 Attention 효율을 고려한 구조적 설계가 성능과 비용의 핵심 결정 요소임.