LLM 컨텍스트 한계 극복을 위한 코드 맵핑 솔루션: CodeMap4AI

핵심 기술

LLM의 컨텍스트 창 제약으로 인한 개발 생산성 저하 문제를 해결하기 위해, 프로젝트의 전체 코드베이스를 분석하여 구조화된 '코드 맵' JSON 파일로 생성하는 도구인 CodeMap4AI를 소개합니다. 이를 통해 LLM이 코드의 논리를 이해하도록 돕고 환각 현상을 줄입니다.

기술적 세부사항

• LLM 컨텍스트 한계: GPT-3.5 Turbo(~4k), GPT-4 Turbo(128k), Claude 2(100k), Claude 3(200k), Gemini 1.5 Pro(1M-2M) 등 다양한 LLM의 컨텍스트 창 크기와 실제 사용 가능한 토큰 공간을 비교 분석했습니다.
• 문제점: 프롬프트가 아무리 잘 작성되어도 LLM은 컨텍스트 부족으로 인해 존재하지 않는 함수를 생성하거나, 변수 범위를 잊거나, 파일 간 논리 체인을 깨뜨리는 등의 문제를 일으킵니다. 특히 프로젝트 규모가 커질수록 이러한 현상이 심화됩니다.
• CodeMap4AI 솔루션: 웹 프로젝트를 스캔하여 PHP, JS, HTML, CSS 등 다양한 언어를 분석하고, 프로젝트 전체 구조를 담은 code_map.json 파일을 생성합니다. 이 파일은 LLM이 토큰 제한을 초과하지 않으면서 코드베이스의 전체적인 뷰를 이해하도록 돕습니다.
• 작동 방식: 사용자는 필요한 부분만 선택적으로 로드하여 LLM에 제공함으로써, 모델이 추측이 아닌 실제 코드 로직을 기반으로 작동하도록 합니다.

개발 임팩트

• LLM 기반 개발 시 발생하는 환각(hallucination) 감소.
• 코드 생성 및 분석의 일관성 및 정확성 향상.
• 복잡한 코드베이스에서도 LLM을 효과적으로 활용하여 개발 생산성 증대.
• LLM의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원하여 미래 AI 개발 환경에 기여.

커뮤니티 반응

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톤앤매너

LLM 개발 시 발생하는 실질적인 문제점을 공유하고, 이를 해결하기 위한 기술적 솔루션을 제시하는 전문적이고 실용적인 톤을 유지합니다.