비선형적 비용 상승 억제를 위한 AI Inference 및 Data Pipeline 최적화 전략

Context

데모 단계의 낮은 진입 비용과 달리 Production 환경의 AI 시스템은 트래픽 및 Context Window 증가에 따른 비선형적 비용 상승 구조를 가짐. 대형 모델에 대한 과도한 의존과 데이터 파이프라인의 무분별한 확장이 시스템의 경제적 지속 가능성을 저해하는 병목 지점으로 작용함.

Technical Solution

• 태스크 복잡도에 따른 모델 크기 매칭 및 Multi-model Architecture 도입을 통한 Inference 비용 최적화
• 단순 쿼리 대상의 Low-cost 모델 라우팅 및 반복 응답 Cache Layer 구축으로 Compute 리소스 낭비 방지
• Vector Storage의 Embedding 압축 및 정교한 Data Retention Policy 설정을 통한 스토리지 비용 제어
• Streaming Response 도입 및 Prompt 최적화를 통한 Latency 감소와 인프라 비용 간의 Trade-off 조절
• 모델 제공자 간 결합도를 낮추는 Abstraction Layer 설계를 통한 Vendor Lock-in 리스크 해소 및 Fallback 전략 확보
• Retrieval-based 접근법을 통한 응답 Grounding으로 Hallucination 방지 및 사후 수정 비용 최소화