LLM 캐시의 한계

LLM 캐시에서 유사도 방식으로 비슷한 쿼리에 대한 캐시를 사용할 수 있습니다. 이는 주로 문맥이나 의미가 거의 같지만 표현 방식이 약간 다를 때 유용하게 작동합니다. 다만, 쿼리가 미묘하게 다르다면 캐시가 적합할지에 대해 신중한 고려가 필요합니다.

LLM 캐시에서 유사도 방식이 가능한 이유

1. 임베딩 기반 유사도 검색:

   • LLM의 쿼리를 벡터로 변환하고, 이를 통해 유사도를 측정하여 비슷한 의미의 쿼리를 캐싱할 수 있습니다. 임베딩 방식은 쿼리의 단어 표현이 달라도 의미적 유사성을 기반으로 유사한 캐시 항목을 찾을 수 있습니다.

2. 근사 유사도 탐색(ANN):

   • 비슷한 벡터를 찾기 위해 근사 최근접 이웃(ANN) 알고리즘을 적용하여, 정확히 일치하지 않더라도 가장 가까운 벡터를 찾습니다. 예를 들어 "서울 날씨 어때?"와 "오늘 서울의 날씨가 궁금해"는 미세한 차이가 있지만, 유사도 검색을 통해 같은 의미로 간주하여 캐시 결과를 반환할 수 있습니다.

3. LLM 특성 활용:

   • LLM 자체가 쿼리와 답변을 이해하고, 문맥을 파악하는 데 강점을 가지므로 쿼리의 유사성을 판단하는 데 효과적입니다. 이런 특성을 이용하면, 쿼리 표현이 약간 달라도 의미적 유사성에 기반한 캐시 사용이 가능합니다.

유사도 기반 캐시 사용의 한계

• 미세한 차이: 의미가 약간 다른 쿼리에 대해 잘못된 캐시 결과가 반환될 위험이 있습니다. 예를 들어 "서울의 날씨는?"과 "서울의 기온은?"은 유사하지만 캐시 답변이 정확하지 않을 수 있습니다.
• 새로운 정보가 필요한 경우: 유사도만으로 과거의 답변이 적절하지 않을 때, 즉 새로운 정보가 필요한 경우 유사도 기반 캐시는 적합하지 않습니다.

효과적으로 유사도 기반 캐시를 활용하는 방법

1. 유사도 임계값 설정:

   • 쿼리 간 유사도가 일정 수준 이상일 때만 캐시를 사용하도록 임계값을 설정하여, 유사도에 대한 최소 기준을 강화할 수 있습니다.

2. 쿼리 재검증:

   • 유사도 기반 캐시 응답을 사용하기 전에 LLM을 통해 쿼리 의미를 다시 검증하여, 캐시 결과가 정확한지 확인할 수 있습니다.

3. 메타데이터 추가:

   • 시간, 위치 등 쿼리의 문맥에 영향을 줄 수 있는 추가 메타데이터를 고려하여 캐시 유사도를 계산하면 더욱 정확하게 사용할 수 있습니다.

이처럼 유사도 검색은 캐시에 효율적이지만, 특정 상황에서 적합한지에 대한 검증이 필요합니다.