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GoModel - Go로 작성된 고성능 AI 게이트웨이
Go 기반 단일 바이너리 구조와 2계층 캐싱으로 구현한 고성능 AI Gateway
AI 요약
Context
다양한 LLM Provider의 파편화된 API 체계로 인한 통합 관리의 어려움 발생. 기존 Python 기반 게이트웨이의 무거운 런타임 환경 및 느린 Cold Start 문제가 병목 지점으로 작용.
Technical Solution
- Go 언어 채택을 통한 단일 바이너리 배포 및 컨테이너 이미지 경량화로 빠른 Cold Start 실현
- OpenAI 호환 API 인터페이스 단일화를 통한 다수 Provider의 추상화 계층 설계
- 요청 본문 Hash 기반 Layer 1 캐시와 Embedding 벡터 KNN 검색 기반 Layer 2 Semantic 캐시의 계층적 구조 설계
- 네이티브 API Passthrough 경로(/p/{provider}/) 구현을 통한 업스트림 최신 기능의 즉각적 수용 보장
- SQLite부터 MongoDB까지 스토리지 백엔드 추상화를 통한 규모별 확장 가능한 데이터 저장 구조 채택
- Prometheus 메트릭 및 가드레일 파이프라인 내장을 통한 관찰 가능성(Observability) 확보
실천 포인트
1. 다수 LLM 사용 시 API Gateway를 통한 단일 엔드포인트 통합 검토
2. 비용 절감 및 속도 향상을 위해 Exact Match와 Semantic 캐시의 2계층 구조 적용 고려
3. 인프라 규모에 따라 SQLite에서 PostgreSQL/MongoDB로 전환 가능한 유연한 저장소 설계 적용