2024년 LLM 애플리케이션 아키텍처와 2025년을 준비하는 방법

LLM 애플리케이션 아키텍처, 어렵게 들리지만 사실상 미래의 트렌드를 따라가고 싶다면 꼭 알아야 할 핵심 중 하나입니다. 왜냐고요? 2024년은 AI 에이전트와 오픈 소스 혁명이 본격화된 해이기 때문입니다! 이 글에서는 최신 트렌드, 이를 활용하는 방법, 그리고 여러분의 프로젝트에 적용할 팁까지 한 번에 정리해 드릴게요.

📌 3줄 요약

2024년 LLM 애플리케이션 아키텍처의 3대 트렌드: 오픈 소스의 성장, 복잡한 워크플로우, 도구 호출 증가.
성공적인 애플리케이션 개발의 비법: 관찰 가능성과 다단계 워크플로우를 활용하여 효율 극대화.
2025년을 위한 전망과 준비: 유연성과 확장성을 갖춘 AI 시스템 구축의 필요성.

📈 LLM 트렌드 2024: 어디까지 왔나?

1️⃣ 오픈 소스 모델, 대세를 잡다

2024년에는 오픈 소스 AI 모델이 시장을 평정하고 있습니다. Ollama, Groq 같은 플랫폼들이 오픈 소스 생태계를 넓히면서 사용자들은 훨씬 유연한 배포와 맞춤형 AI 구축이 가능해졌죠.

왜 중요할까요? 오픈 소스는 단순히 무료라는 점을 넘어서, 빠르게 변화하는 요구 사항에 즉각 대응할 수 있다는 점이 매력적이에요. 예를 들어, 작은 스타트업이라도 오픈 소스 모델을 활용하면 대기업 못지않은 경쟁력을 가질 수 있죠.

2️⃣ 다단계 워크플로우의 부상

단순히 “한 질문, 한 답변”에서 벗어나 다단계 워크플로우가 LLM 애플리케이션의 새로운 표준으로 자리 잡았습니다.

2023년 평균 단계: 2.8단계
2024년 평균 단계: 7.7단계

이 데이터가 보여주는 건 무엇일까요? 개발자들이 점점 더 복잡하고 정교한 프로세스를 설계하고 있다는 거죠. 예를 들어, 고객 지원 봇이 단순히 FAQ를 답변하는 것이 아니라, 실시간 데이터베이스에 접속해 맞춤형 추천을 제공한다고 생각해 보세요. 사용자 경험이 완전히 달라질 겁니다.

3️⃣ 도구 호출의 급증

2024년에는 도구 호출 사용이 폭발적으로 증가했습니다. 2023년에는 전체 작업의 0.5%에 불과했던 도구 호출이 이제 21.9%를 차지하고 있습니다.

도구 호출이 뭐냐고요? 쉽게 말해, 모델이 외부 시스템이나 데이터베이스와 상호작용하는 기능입니다. 예를 들어, LLM이 날씨 API를 호출해 실시간 날씨 정보를 제공한다거나, 결제 시스템과 연동해 쇼핑 경험을 업그레이드하는 것이 가능하죠.

🚀 2025년 전망: 준비해야 할 것들

✅ 관찰 가능성, 선택이 아닌 필수

2025년에는 관찰 가능성(observability)이 더욱 중요해질 겁니다. 왜냐하면 애플리케이션의 복잡성이 증가하면서 디버깅과 성능 최적화가 필수적이기 때문이죠. LangChain은 LangSmith를 통해 이런 관찰 가능성을 지원하며, 다른 프레임워크와도 잘 통합됩니다.

Tip: 관찰 가능성을 도입하면 예기치 못한 문제를 사전에 방지할 수 있어요. 애플리케이션이 복잡할수록 관찰 도구는 필수입니다.

✅ 유연성과 확장성을 갖춘 아키텍처

2025년을 대비하려면, 유연하고 확장 가능한 아키텍처가 필요합니다. 즉, 처음부터 성장과 변화를 염두에 둔 설계를 해야 한다는 거죠.

예를 들어, Python과 JavaScript는 여전히 강력한 도구이지만, 두 언어를 함께 사용하는 하이브리드 모델이 더욱 주목받고 있습니다. 특히 JavaScript SDK는 웹 중심 애플리케이션 개발에서 빛을 발합니다.

🌟 초보자를 위한 팁: 이렇게 시작하세요!

1️⃣ 오픈 소스 모델 선택하기

추천 모델: Ollama, Groq
적용 사례: 고객 맞춤형 챗봇, 데이터 분석 도구 등

2️⃣ 다단계 워크플로우 설계

도구: LangGraph
적용 사례: 사용자 입력에 따라 복잡한 프로세스 자동화

3️⃣ 관찰 가능성 도입

도구: LangSmith
적용 사례: 디버깅과 성능 모니터링

❓ FAQ

LLM 애플리케이션 구축에 얼마나 시간이 걸리나요? 보통 간단한 애플리케이션은 몇 주 안에 완성되지만, 복잡한 다단계 워크플로우는 몇 달이 걸릴 수도 있습니다.
오픈 소스 모델과 상용 모델 중 무엇이 더 좋은가요? 사용 사례에 따라 다릅니다. 오픈 소스는 유연성과 비용 절감이 장점이고, 상용 모델은 안정성과 기술 지원이 강점입니다.
도구 호출을 어떻게 시작해야 하나요? 먼저 API 연동이 가능한 도구를 선택하고, LLM과 통합하여 실험적으로 적용해 보세요.