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AI System Design Interview Questions: ChatGPT, RAG, LLM Inference, and Agents
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AI/ML

전통적 분산 시스템과 LLM 특화 제약 조건의 통합 설계 전략

AI System Design Interview Questions: ChatGPT, RAG, LLM Inference, and Agents

Arslan Ahmad2026년 6월 25일17분advanced

AI 요약

Context

전통적인 결정론적(Deterministic) 서비스와 달리 LLM 시스템은 확률적 출력과 높은 계산 비용이라는 고유한 특성을 가짐. CPU 중심의 자원 관리에서 GPU 메모리 및 가속기 중심의 제약 사항으로 패러다임이 전환된 상황임.

Technical Solution

  • Time to First Token 및 Inter-token Latency 최적화를 통한 Streaming generation 구조 설계
  • GPU 메모리 점유 최적화를 위한 Batching 및 Inference scheduling 전략 도입
  • 단순 가용성을 넘어 Groundedness 및 Hallucination rate를 포함한 품질 측정 지표의 아키텍처 통합
  • Application Layer와 Model Layer의 명확한 분리를 통한 프롬프트 구성 및 모델 라우팅 로직의 독립적 진화 가능 구조 설계
  • Vector Retrieval 및 Context Window 관리를 통한 RAG 기반의 외부 데이터 주입 체계 구축
  • 정해진 성공/실패 외에 Low-quality response 및 Safety violation과 같은 소프트 실패 모드 탐지 로직 설계

실천 포인트

1. TTFT(Time to First Token)와 전체 응답 시간 중 무엇이 사용자 경험에 더 치명적인지 정의했는가

2. GPU 메모리 한계를 고려한 요청 큐잉 및 배칭 전략이 설계에 반영되었는가

3. 모델의 확률적 오류를 잡아낼 수 있는 Evaluation platform 및 Safety filter가 파이프라인에 포함되었는가

4. RAG 도입 시 Retrieval quality와 생성 결과의 Groundedness를 측정할 지표를 수립했는가

태그

#Vector Retrieval#LLM-Inference#RAG#System Design#Streaming Generation
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