LLM 활용도를 높이는 꿀팁: set_llm_cache, set_debug, 그리고 InMemoryCache
LLM 활용도를 높이는 꿀팁: set_llm_cache, set_debug, 그리고 InMemoryCache요즘 LangChain을 활용해 대규모 언어 모델(LLM)을 다루는 분들이 늘고 있죠.하지만 모델이 점점 복잡해질수록, 반복 요청이나 디버깅 이슈에 부딪히는 분들도 많을 텐데요.오늘은 LangChain에서 제공하는 세 가지 기능,set_llm_cache, set_debug, InMemoryCache 에 대해 쉽게 정리해 보겠습니다.1. set_llm_cache: 중복 요청을 캐싱해 효율 극대화1) 왜 LLM 캐시가 필요할까?LLM 호출은 비용이 많이 들고, 응답 시간도 꽤 걸리는 편입니다.반복되는 동일한 요청이 있다면, 굳이 매번 LLM API를 새로 호출할 필요가 없겠죠.캐싱을 통해 이미 한 번 ..
2025. 1. 28.