제목

LLM 함수 호출은 확장되지 않는다; 코드 오케스트레이션이 더 간단하고 효과적임

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

• 소프트웨어 개발자, AI 엔지니어, DevOps 엔지니어
• 난이도: 중간~고급 (LLM과 코드 실행 환경 통합, 확장성 설계 이해 필요)

핵심 요약

• LLM이 직접 데이터를 처리하는 방식은 비용과 확장성에서 한계가 있음
• 구조화된 데이터를 코드로 처리하는 방식이 코드 실행 기반 데이터 처리로 정확성과 확장성 향상 가능
• 보안이 확보된 상태 유지 가능한 실행 환경(예: 레퍼런스 환경)은 핵심 과제

섹션별 세부 요약

1. LLM 기반 데이터 처리의 한계

• LLM이 툴 호출 결과를 직접 처리하면 대량 데이터(예: 25,000토큰 이상)에 비용 및 오류 발생
• JSON 형식의 응답은 정의된 스키마가 없어 LLM이 전체 텍스트를 파싱해야 함
• id 필드 같은 의미 없는 데이터도 토큰 소모로 비효율성 증가

2. 코드 기반 오케스트레이션의 장점

• sort 함수 호출과 변수 메모리 관리로 대량 데이터 처리 가능
• NumPy, pandas와의 결합으로 수천~수만 건 데이터 처리 효율성 향상
• LLM이 도구 사용 방식만 결정하고, 실제 데이터 처리는 코드 실행으로 분리

3. 실행 환경의 보안 및 확장성

• 샌드박스 방식(Lutra)으로 API 키 노출 방지
• 상태 유지형 환경(예: Jupyter)은 고비용, 상태 없음 + 지속성 설계 필요
• MCP(Machine Context Protocol)의 입력/출력 스키마 정의로 활용성 증가

4. 하이브리드 접근 전략

• LLM 기반 결정적 시스템과 구조화 데이터 처리의 조화
• GraphQL으로 필수 필드만 선택 가능, MCP 서버 최적화 필요
• Roast 도구로 결정적 작업과 비결정적 LLM 작업 결합 가능

결론

• LLM 기반 처리 대신 코드 실행 기반 데이터 처리를 채택하고, 보안이 확보된 레퍼런스 환경(예: Lutra) 구축이 핵심
• MCP 스키마 최적화와 GraphQL 활용으로 데이터 중복 및 노이즈 제거
• 하이브리드 접근(LLM + 결정적 코드)으로 복잡성 관리, Roast 도구 활용 추천