Stateless LLM을 Stateful하게 만드는 Application Layer 설계

The Memory Illusion: Why Your LLM "Remembers" (And Why It Actually Doesn't)

Raghavendra Govindu2026년 5월 3일3분intermediate

AI 요약

Context

LLM(Transformer)의 기본 구조는 Stateless Function으로 설계되어 요청 처리 후 모든 상태를 즉시 휘발시키는 한계를 가짐. 모델 내부 Weights는 추론 단계에서 변경되지 않으므로 사용자별 맞춤형 상태를 유지하는 메커니즘이 부재한 상황임.

Context Window를 활용한 대화 이력의 가상 메모리 구현
UI Layer에서 이전 N개의 메시지를 배열 형태로 유지하는 State Management 수행
신규 요청 시 현재 입력값과 과거 이력을 하나의 Concatenated String으로 패키징하여 전송
LLM이 매 요청마다 전체 컨텍스트를 처음부터 다시 읽게 하여 일관된 응답을 유도하는 Stateless Core-Stateful Wrapper 구조 설계
Token Limit 초과 방지를 위해 RAG 및 Summarization/Memory Buffer를 통한 컨텍스트 최적화 적용

실천 포인트

1. LLM을 데이터 저장소가 아닌 순수 연산 엔진으로 취급하여 설계를 분리했는가?

2. 사용자 상태 관리를 위해 PostgreSQL, Redis, Vector DB 등 외부 저장소를 도입했는가?

3. Token Cost 및 Latency 감소를 위해 적절한 컨텍스트 Truncation 및 Summarization 전략을 수립했는가?

4. Context Window의 'Lost in the Middle' 현상을 고려하여 중요 정보의 배치 전략을 세웠는가?

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