로봇 GPT 응답 지연 줄이기: 컨텍스트 계층화와 임베딩 캐시 운영 기준

로봇 대화 시스템에서는 “답을 잘 만드는 것"만큼 답을 제때 만드는 것이 중요하다.

이 글은 상태 기반 로봇 대화에서 컨텍스트 설계와 캐싱으로 지연을 줄인 방법을 정리한다.

문제 정의

• 로봇 상태/환경 맥락을 반영해야 정확도가 올라감
• 맥락을 많이 넣을수록 지연과 비용이 증가함
• 운영에서는 품질보다 먼저 응답 안정성이 요구됨

선택

다음 구성으로 계층을 분리했다.

• 상태/컨텍스트: DynamoDB
• 장기 기억/검색: Elasticsearch
• 지연 최적화: 임베딩 캐시

핵심은 모든 것을 매번 새로 계산하지 않는 것이다.

컨텍스트 계층화 원칙

항상 넣는 정보

• 현재 세션 상태
• 안전/금지 정책

조건부로 넣는 정보

• 장기 대화 히스토리
• 과거 미션 결과
• 주변 환경 정보

이 분리를 하지 않으면 프롬프트 길이는 늘어나는데 품질은 오히려 흔들린다.

캐시 설계 포인트

• 키: intent + locale + profile + context_version
• 정책: 짧은 TTL + 버전 태그 병행
• 무효화: 상태 변경 이벤트 기반

cache_key = hash(intent, locale, profile, context_version)

이 정도의 단순한 키 규칙만 있어도 캐시 오염을 크게 줄일 수 있다.

구조 효과

• 반복 질의에서 불필요한 임베딩 계산 감소
• 상태 기반 프롬프트 구성이 예측 가능해짐
• 검색 품질과 응답 속도의 균형점을 조절 가능

운영 지표

• cache_hit_rate
• response_latency_p95
• context_mismatch_rate
• embedding_recompute_ratio

속도 지표만 보면 잘못된 최적화를 하게 된다. context_mismatch_rate를 반드시 같이 본다.

실패 패턴과 대응

• 캐시 hit는 높지만 응답 품질이 떨어지는 경우: key가 너무 거칠어 컨텍스트 오염
• 품질은 좋은데 지연이 높은 경우: 무효화가 과도해 재계산 폭증

따라서 캐시 최적화는 항상 latency와 quality를 같이 본다. 한쪽만 최적화하면 운영 품질이 불안정해진다.

참고 및 인용

참고: RAG 연구는 장기 지식을 프롬프트 외부 검색으로 분리해 품질/비용 균형을 맞추는 접근을 제시한다. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks

참고: OpenAI 지연 최적화 가이드는 응답 지연을 줄이기 위한 프롬프트/시스템 설계 전략을 다룬다. Latency optimization

참고: DynamoDB는 상태 저장 계층의 저지연 키-값 접근 패턴에 적합한 관리형 데이터베이스다. What is Amazon DynamoDB?