컨텍스트가 모든 것이 아닙니다: LlamaIndex와 Featherless로 효율적인 LLM 앱 구축
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능, 데이터 분석
대상자
- 대상: LLM 앱 개발자, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구축자
- 난이도: 중급 이상 (RAG 아키텍처 이해 필요)
핵심 요약
- RAG 인프라 제공: LlamaIndex는
VectorStoreIndex,SimpleDirectoryReader등으로 문서 로딩 및 벡터 검색을 지원 - 모델 즉시 전환: Featherless API를 통해
Qwen/Qwen3-32B,Mistral-Small-24B등 4,300개 이상의 오픈소스 모델 접근 가능 - 성능 최적화:
chunk_size=512설정으로 정밀도 향상,StorageContext를 통한 임베딩 캐싱으로 처리 시간 절감
섹션별 세부 요약
1. **문제점: 컨텍스트 길이 확장의 한계**
- 시간 지연: 100k 토큰 처리 시 하드웨어 성능 저하
- 허구 생성 증가: 대규모 컨텍스트에서 "바늘과 허수아비" 문제 발생
- 토큰 오버플로우: 제한값 도달 시 무분별한 잘림 발생
2. **RAG의 핵심 장점**
- 정확한 정보 검색:
similarity_top_k=3설정으로 관련성이 높은 3개 청크 추출 - 모델 최적화:
FeatherlessLLM(model="Qwen/Qwen3-32B", temperature=0.1)로 비용 효율성 향상
3. **구현 예제: FAQ 시스템 구축**
- 의존성 설치:
```bash
pip install llama-index llama-index-llms-featherlessai llama-index-embeddings-huggingface
```
- 환경 설정:
```python
os.environ["FEATHERLESS_API_KEY"] = "your-api-key"
embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="BAAI/bge-small-en-v1.5")
```
- 문서 인덱싱:
```python
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, embed_model=embed_model, chunk_size=512)
```
4. **모델 전환 및 성능 테스트**
- 다양한 모델 사용:
```python
models_to_test = ["mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501", "Qwen/Qwen3-8B"]
for model_name in models_to_test:
llm.model = model_name
response = query_engine.query("Explain our refund policy")
```
- A/B 테스트 자동화:
response_mode="compact"로 간결한 답변 생성
5. **확장성 및 최적화 전략**
- 임베딩 캐싱:
StorageContext를 통한SimpleDocumentStore활용 - 병렬 처리:
query caching으로 일반 질문 처리 시간 절감 - 토큰 비용 무시: 모델 선택 시
Qwen3-32B등 대규모 모델 자유 사용
결론
- 핵심 팁:
chunk_size=512,StorageContext활용, Featherless API로 모델 즉시 전환 - 실무 적용: RAG 시스템 구축 시
HuggingFaceEmbedding("BAAI/bge-small-en-v1.5")와FeatherlessLLM조합 권장 - 성능 향상: A/B 테스트를 통해 최적 모델 선택, 대규모 문서 처리 시 벡터 DB 확장 고려