품질 저하 없는 구조적 최적화로 LLM 추론 비용 30~50% 절감

Context

단순한 프롬프트 길이 축소는 출력 품질의 동반 하락을 초래하는 비효율적 접근 방식임. 대규모 RAG 시스템에서 반복되는 컨텍스트와 불필요한 Top-K Retrieval로 인해 발생하는 토큰 낭비를 해결해야 하는 상황.

Technical Solution

• Prompt Caching 도입을 통한 고정 컨텍스트 비용 최적화: 시스템 프롬프트 등 불변 데이터를 프롬프트 최상단에 배치하여 캐시 적중률을 극대화하는 구조적 재설계
• Adaptive Retrieval 구현을 통한 컨텍스트 낭비 제거: 고정된 Top-K 방식 대신 유사도 임계값 기반의 동적 청크 추출 및 Query Classification을 통한 검색 전략 차별화
• Response Length 및 Schema 제어를 통한 출력 토큰 최적화: 시스템 프롬프트 내 명시적 길이 가이드라인 설정 및 JSON Schema 기반의 구조화된 출력으로 불필요한 서술 제거
• Model Cascade Architecture 설계를 통한 모델 티어 최적화: 단순 작업은 소형 모델이 처리하고, 신뢰도 임계값 미달 시에만 고성능 모델로 에스컬레이션하는 라우팅 로직 구축
• Self-hosted 인프라 내 Prefix Caching 및 로그 저장소 최적화: vLLM 기반의 Prefix Caching 적용 및 컴플라이언스 로그의 온프레미스 저장을 통한 클라우드 스토리지 비용 절감