자체 LLM 구축을 통한 100개국어 200ms 미만 초저지연 번역 시스템 구현

How We Built a Sub-200ms Multilingual Chat System Translating 100+ Languages with Our Own LLM

iRoom2026년 5월 10일11분advanced

AI 요약

Context

상용 Translation API 사용 시 도메인 특화 용어 처리 불가 및 격식체(Register) 유지 실패로 인한 고객 만족도 저하 발생. API 호출 비용의 예측 불가능성과 외부 인프라 의존성에 따른 Tail Latency 스파이크가 서비스 안정성을 저해함.

7B Parameter 오픈 웨이트 모델 기반 Hospitality 도메인 데이터셋을 통한 Continued Pretraining 및 SFT 적용
Multi-region GPU 클러스터 내 모델 Weight 복제를 통한 Region-local Inference 구조 설계로 네트워크 홉 감소
Edge Node에서 GeoIP 및 Guest Profile을 조합한 guest_locale 확정 후 WebSocket을 통한 저지연 메시지 전송
원본 메시지 저장과 Translation Queue 발행을 원자적으로 처리하여 p50 기준 20-40ms 내 응답 완료
3-message Context Window 도입을 통한 Multi-turn Dialogue의 문맥 유지 및 번역 품질 개선
단순 Token Streaming 대신 완성형 메시지 전달 방식으로 전환하여 UI 복잡도 제거 및 사용자 경험 최적화

실천 포인트

1. 도메인 특화 모델 설계 시 단순 단어 치환이 아닌 격식체(Register)와 산업 표준 용어를 포함한 벤치마크셋 구성 여부 검토

2. 실시간 채팅 시스템 구축 시 Client-side 언어 감지에 의존하지 않고 서버 측에서 다중 시그널을 통한 Locale 확정 로직 구현

3. LLM 추론 결과 제공 시 사용자 인터페이스(UI) 특성에 따라 Streaming 방식과 Full-message 방식의 Trade-off 분석

4. Multi-turn 대화 처리 시 개별 메시지 단위 테스트가 아닌 대화 맥락을 포함한 통합 벤치마크 적용

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