728x90 #MultiTurnChat1 [PYTHON] LLM 멀티턴 대화 성능 향상을 위한 Memory 관리 방법과 3가지 병목 해결책 1. 대화의 연속성, 왜 메모리 관리가 인공지능의 핵심인가?챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 서비스화할 때 가장 먼저 마주하는 난관은 바로 '기억력(Memory)'입니다. 기본적으로 LLM은 상태가 없는(Stateless) 구조입니다. 즉, 이전 질문을 기억하지 못합니다. 우리가 체감하는 자연스러운 멀티턴(Multi-turn) 대화는 사실 개발자가 이전 대화 내역을 모두 취합하여 모델에게 매번 다시 전달함으로써 구현되는 '상태 유지(Stateful)'의 결과물입니다. 하지만 무작정 대화 내역을 쌓아 전달하면 두 가지 치명적인 문제가 발생합니다. 첫째는 토큰 제한(Context Window) 초과이고, 둘째는 기하급수적으로 늘어나는 비용 및 지연 시간(Latency)입니다. 본 포스팅에서는 이러.. 2026. 4. 13. 이전 1 다음 728x90
