LLM Integration Patterns: 7 Architectures I've Deployed in Production

Context

대부분의 팀이 프롬프트를 보내고 응답을 받는 기본 API 호출로 LLM을 시작하지만, 프로덕션 시스템은 더 견고한 패턴이 필요하다.

Technical Solution

• RAG 패턴: 쿼리를 임베딩하고 벡터 검색으로 관련 청크를 찾아 LLM 프롬프트에 주입 → 기술 문서 기준 500토큰 청크, 100토큰 오버랩 권장
• 다중 에이전트 오케스트레이터: 오케스트레이터 에이전트가 Research, Analysis, Writing, Action 에이전트를 조율 → 각 에이전트에 좁은 역할 할당
• Human-in-the-Loop 프로세서: AI가 신뢰도 점수와 함께 데이터 추출 → 0.85 이상은 자동 승인, 미만은 인간 검토 큐에 배치 → 정정사항을 학습 예제로 피드백
• 스트리밍 파이프라인: 클라이언트에 토큰을 스트리밍하면서 병렬로 모더레이션 실행
• 배치 처리 큐: 워커가 배치를 선택 → 병렬 LLM 호출 + 재시도 로직 → 스키마 검증 → 지수 백오프로 실패 항목 재큐
• 평가 루프: 첫 번째 LLM이 출력 생성 → 두 번째 LLM이 명확한 기준으로 평가 → 낮은 점수는 재생성 트리거
• 적응형 프롬프트 시스템: 사용자 피드백 수집 → 패턴 분석 → 프롬프트 자동 조정 → A/B 테스트 → 승자 승격 → 각 출력을 생성한 프롬프트 버전 추적

Key Takeaway

문제를 해결하는 가장 단순한 패턴부터 시작하고 필요할 때 복잡도를 추가해야 하며, 각 패턴은 복잡도·비용·사용 시점이 상이하므로 의사결정 테이블을 참고해 선택할 수 있다.