비용 80% 절감 및 Latency 400ms 달성, Custom LLM 아키텍처 전략

Context

범용 LLM의 기업 내부 데이터 접근 불가 및 Hallucinations 발생 문제. 추론 과정의 블랙박스 구조로 인한 결정 근거 감사 불가능. 단일 벤더 API 의존으로 인한 비용 및 로드맵 종속성 심화.

Technical Solution

• Corrective RAG(CRAG) 도입을 통한 검색 문서 무관성 탐지 및 실시간 웹 검색 기반의 근거 보강 구조
• Cross-Encoder 모델 기반의 리랭킹(Re-rank) 프로세스를 적용하여 LLM 전달 컨텍스트의 품질 최적화
• 의도 분류 라우터를 통한 Task별 모델 분기 전략으로 SLM과 Frontier LLM의 하이브리드 운영
• JSON Schema 및 Constrained Decoding 적용으로 기계 판독 가능한 구조화된 데이터 출력 보장
• LangGraph와 n8n을 결합하여 자율적 계획 수립과 도구 실행이 가능한 Agentic Workflow 설계
• Proxmox 기반 Private Cloud와 Azure ML 클러스터를 활용한 고성능 Enterprise IaaS 인프라 구축

Impact

• 추론 비용 60-80% 절감
• 응답 속도 sub-400ms Latency 달성
• 범용 API 대비 인프라 비용 10배 최적화

Key Takeaway

모델 자체의 성능보다 RAG 파이프라인과 모델 라우팅, 에이전트 오케스트레이션으로 구성된 시스템 아키텍처가 실질적인 엔터프라이즈 AI의 가치를 결정함.