LangChain에서 응답 속도 최적화: Caching 활용하기

1. 캐싱(Caching)이란?

캐싱(Caching)이란 자주 사용되는 데이터를 저장하여 반복적인 요청을 빠르게 처리하는 기술입니다. LangChain을 활용할 때, LLM의 응답 속도를 개선하는 가장 효과적인 방법 중 하나가 캐싱을 활용하는 것입니다.

일반적으로 LLM의 응답 속도는 모델 크기, 하드웨어 성능, 네트워크 상태 등 다양한 요인에 의해 좌우됩니다. 하지만 동일한 질문에 대해 매번 모델이 응답을 생성할 필요 없이, 이전에 생성된 응답을 저장하여 재사용하면 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

2. 캐싱을 사용하는 이유

반복된 질문에 대한 응답 속도 향상

• 동일한 질문에 대해 모델이 매번 새로운 응답을 생성할 필요 없이, 캐시에 저장된 데이터를 반환하여 빠르게 응답할 수 있습니다.

API 비용 절감

• OpenAI API를 사용하여 LangChain을 운영할 경우, API 호출 수가 증가할수록 비용이 증가합니다. 캐싱을 활용하면 같은 질문에 대한 불필요한 API 호출을 줄여 비용을 절감할 수 있습니다.

서버 부하 감소

• 모델이 직접 응답을 생성하는 연산을 줄일 수 있어 서버의 부하를 줄이고, 더 많은 요청을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

3. LangChain에서 캐싱 적용하기

LangChain에서는 set_llm_cache() 함수를 활용하여 캐싱을 적용할 수 있습니다. 기본적으로 InMemoryCache를 사용하면 간단한 메모리 기반 캐싱을 구현할 수 있습니다.

기본적인 캐싱 적용 코드

from langchain.globals import set_llm_cache
from langchain.cache import InMemoryCache
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 캐싱 활성화
set_llm_cache(InMemoryCache())

# LLM 모델 로드
chat = ChatOpenAI(model_name="gpt-4o-mini")

# 첫 번째 호출 - 캐시에 저장되지 않은 경우
print("첫 번째 호출:")
%time response_1 = chat.invoke("일반 상대성 이론을 한마디로 설명해줘.")
print(response_1.content)

# 두 번째 호출 - 캐시에서 응답 반환
print("두 번째 호출:")
%time response_2 = chat.invoke("일반 상대성 이론을 한마디로 설명해줘.")
print(response_2.content)

결과 분석

• 첫 번째 호출에서는 LLM이 직접 응답을 생성해야 하므로 시간이 오래 걸립니다.
• 두 번째 호출에서는 동일한 질문이므로, 모델이 직접 생성하지 않고 캐시에서 즉시 반환하여 응답 시간이 단축됩니다.

4. 캐싱 방식 비교

LangChain에서는 다양한 캐싱 방식을 사용할 수 있습니다.

캐싱 방식	설명	장점	단점
InMemoryCache	메모리에 데이터를 저장	빠른 속도, 설정이 간단	메모리 제한이 있음
SQLiteCache	SQLite 데이터베이스에 저장	영구 저장 가능	I/O 속도 이슈 발생 가능
RedisCache	Redis를 활용한 캐싱	대규모 시스템에서 적합	추가적인 설정 필요

SQLite 캐시 적용 예제

from langchain.cache import SQLiteCache

set_llm_cache(SQLiteCache(database_path="langchain_cache.db"))

이렇게 설정하면, 메모리 캐시 대신 SQLite 데이터베이스를 활용하여 캐시 데이터를 저장할 수 있습니다. 따라서 시스템이 재시작되더라도 캐시 데이터가 유지됩니다.

5. 캐싱을 활용한 응답 속도 비교 실험

응답 속도 측정 코드

import time

chat = ChatOpenAI(model_name="gpt-4o-mini")
set_llm_cache(InMemoryCache())

# 첫 번째 호출 (캐시 없음)
start_time = time.time()
chat.invoke("양자 역학을 간단히 설명해줘.")
end_time = time.time()
print(f"첫 번째 호출 시간: {end_time - start_time:.2f}초")

# 두 번째 호출 (캐시 적용)
start_time = time.time()
chat.invoke("양자 역학을 간단히 설명해줘.")
end_time = time.time()
print(f"두 번째 호출 시간: {end_time - start_time:.2f}초")

결과 예시

첫 번째 호출 시간: 2.45초
두 번째 호출 시간: 0.05초

캐시를 적용하면 두 번째 호출에서 응답 속도가 현저히 빨라지는 것을 확인할 수 있습니다.

6. 캐싱 적용 시 고려할 점

캐시 만료 정책 설정

• 캐시에 저장된 응답이 너무 오래되면, 정확도가 떨어질 수 있습니다.
• Redis와 같은 고급 캐싱 솔루션을 사용할 경우, TTL(Time-To-Live)을 설정하여 일정 시간 후 자동 삭제할 수 있습니다.

동일 질문 여부 확인

• 사용자의 질문이 완전히 동일해야 캐시가 적용됩니다.
• 띄어쓰기나 문장 부호 차이로 인해 캐시가 적용되지 않을 수도 있으므로, 질문 정규화(Normalization) 과정이 필요할 수 있습니다.

캐싱된 데이터 보안

• 민감한 정보를 포함한 응답이 캐싱될 경우, 보안 위험이 발생할 수 있습니다.
• 보안이 중요한 데이터는 캐싱에서 제외하는 전략이 필요합니다.

7. 마무리 및 요약

캐싱 적용 전	캐싱 적용 후
동일한 질문을 할 때마다 LLM이 다시 응답 생성	기존 응답을 캐시에서 즉시 반환
응답 시간이 길어질 수 있음	응답 속도가 빠름
API 비용 증가	API 호출 횟수 감소로 비용 절감

LangChain에서 캐싱을 활용하면, 응답 속도를 최적화하고 비용을 절감할 수 있습니다.