LLM API 연동 시 '가짜 기억' 구현: Stream Chat과 Anthropic API를 활용한 대화형 AI 챗봇 구축 가이드

핵심 기술

이 문서는 LLM API 호출이 스테이트리스하다는 점을 명확히 하고, Stream Chat의 메시지 히스토리 관리 기능을 활용하여 사용자와 AI 간의 대화 컨텍스트를 유지하는 '가짜 기억(memory facade)' 패턴을 Anthropic API 연동을 통해 구현하는 방법을 상세히 설명합니다.

기술적 세부사항

• LLM의 스테이트리스 특성 이해: 각 API 요청은 독립적이며, 모델 자체는 이전 상호작용을 기억하지 못합니다.
• '가짜 기억' 패턴 구현:
  • 사용자와 어시스턴트 메시지 교환 기록을 저장합니다.
  • 새로운 API 호출 시 전체 대화 기록을 함께 전달합니다.
  • 이를 위해 messages 배열 파라미터에 대화 기록을 포함시킵니다.
• Stream Chat 활용:
  • chatClient.on('message.new', ...)를 사용하여 새 메시지에 대한 이벤트 리스너를 설정합니다.
  • channel.state.messages를 통해 채널 내의 모든 메시지 기록에 접근합니다.
  • .slice(-N) 메서드를 사용하여 최근 N개의 메시지만 필터링하여 LLM 컨텍스트로 사용합니다. (예: .slice(-5))
  • 메시지를 Anthropic의 MessageParam 형식(role, content)으로 변환합니다.
  • channel.sendMessage()로 AI 응답을 새 메시지로 생성합니다.
  • channel.sendEvent()를 사용하여 실시간 UI 업데이트(AI 생각 중, 오류 등)를 처리합니다.
  • channel.partialUpdateMessage()를 사용하여 AI 응답을 점진적으로 업데이트하여 부드러운 타이핑 효과를 제공합니다.
• Anthropic API 연동:
  • new Anthropic({ apiKey })로 클라이언트를 초기화합니다.
  • anthropic.messages.create() 메서드를 사용하여 메시지 배열과 함께 LLM API를 호출합니다.
  • stream: true 옵션을 사용하여 응답 스트림을 처리합니다.
• 스레딩(Threading) 활용: e.message.parent_id를 통해 스레드에 포함된 메시지를 컨텍스트에 추가할 수 있습니다.

개발 임팩트

• LLM의 본질적인 한계를 극복하고 사용자에게 연속성 있는 대화 경험을 제공할 수 있습니다.
• Stream Chat의 내장 기능을 활용하여 복잡한 실시간 동기화 로직이나 Pub/Sub 시스템 구축 없이도 강력한 대화형 AI 애플리케이션을 효율적으로 개발할 수 있습니다.
• 메시지 히스토리의 길이를 조절하여 AI의 '기억력'을 커스터마이징할 수 있습니다.

커뮤니티 반응

(콘텐츠 내 직접적인 커뮤니티 반응 언급 없음)