개념: 기본 LLM 상호 작용
개요
이 예제는 로컬 컴퓨터에서 실행되는 대규모 언어 모델(LLM)을 다루는 기본 개념을 소개합니다. 가장 간단한 상호 작용, 즉 모델을 로드하고 질문하는 방법을 시연합니다.
로컬 LLM이란?
로컬 LLM은 인터넷 연결이나 외부 API 호출 없이 전적으로 사용자의 컴퓨터에서 실행되는 AI 언어 모델입니다. 주요 이점:
- 개인 정보 보호: 데이터가 사용자의 기기를 벗어나지 않음
- 비용: 토큰당 API 비용 없음
- 제어: 모델 선택 및 파라미터에 대한 완벽한 제어
- 오프라인: 인터넷 연결 없이 작동
핵심 구성 요소
1. 모델 파일 (GGUF 형식)
┌─────────────────────────────┐
│ Qwen3-1.7B-Q8_0.gguf │
│ (모델 가중치 파일) │
│ │
│ • 학습된 패턴 저장 │
│ • 효율성을 위해 양자화됨 │
│ • RAM/VRAM에 로드됨 │
└─────────────────────────────┘
- GGUF: llama.cpp에 최적화된 파일 형식
- 양자화(Quantization): 모델 크기를 줄임 (예: 16비트 대신 8비트)
- 트레이드오프: 약간의 품질 손실 대비 더 작은 크기와 더 빠른 속도
2. 추론 파이프라인
사용자 입력 → 모델 → 생성 → 응답
↓ ↓ ↓ ↓
"안녕하세요" 컨텍스트 샘플링 "안녕하세요!"
흐름도:
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ 프롬프트 │ --> │ 컨텍스트 │ --> │ 모델 │ --> │ 응답 │
│ │ │ (메모리) │ │(가중치) │ │ (텍스트) │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
3. 컨텍스트 창
컨텍스트는 모델의 작업 메모리입니다.
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 컨텍스트 창 │
│ ┌──────────────────────────────────┐ │
│ │ 시스템 프롬프트 (있는 경우) │ │
│ ├────────────────────────────── ───┤ │
│ │ 사용자: "node-llama에 대해 아나요?" │ │
│ ├─────────────────────────────── ──┤ │
│ │ AI: "네, 익숙합니다..." │ │
│ ├─────────────────────────────────┤ │
│ │ (더 많은 대화를 위한 공간) │ │
│ └─────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────┘
- 제한된 크기 (예: 2048, 4096 또는 8192 토큰)
- 가득 차면 이전 메시지를 제거해야 함
- 모든 이전 메시지가 다음 응답에 영향을 미침
LLM이 응답을 생성하는 방법
토큰 단위 생성
LLM은 문장 전체를 한 번에 생성하지 않습니다. 단어 조각인 토큰을 한 번에 하나씩 예측합니다.
프롬프트: "AI란 무엇인가?"
생성 과정:
"What is AI?" → [모델] → "AI"
"What is AI? AI" → [모델] → "is"
"What is AI? AI is" → [모델] → "a"
"What is AI? AI is a" → [모델] → "field"
... 중지 조건까지 계속
시각화:
입력 프롬프트
↓
┌─────────────┐
│ 모델 │ → 토큰 1: "AI"
│ 처리 및 예측│ → 토큰 2: "is"
└─────────────┘ → 토큰 3: "a"
→ 토큰 4: "field"
→ ...
AI 에이전트를 위한 핵심 개념
1. 상태 비저장 처리 (Stateless Processing)
- 컨텍스트를 유지하지 않는 한 각 프롬프트는 독립적입니다.
- 모델은 다른 스크립트 실행 간에 메모리가 없습니다.
- “에이전트”를 구축하려면 다음을 수행해야 합니다.
- 프롬프트 간에 컨텍스트를 활성 상태로 유지
- 대화 기록 유지
- 도구/함수 추가 (이후 예제에서 다룸)
2. 프롬프트 엔지니어링 기본 사항
질문을 구성하는 방식이 응답에 영향을 미칩니다.
❌ 나쁨: "node-llama-cpp"
✅ 더 나음: "node-llama-cpp에 대해 아시나요?"
✅ 최고: "node-llama-cpp가 무엇인지, 그리고 어떻게 작동하는지 설명해 주세요."
3. 리소스 관리
LLM은 상당한 리소스를 소비합니다.
모델 로드
↓
┌─────────────────┐
│ RAM/VRAM 사용량 │ ← 모델은 기가바이트 필요
│ CPU/GPU 시간 │ ← 추론에 시간이 걸림
│ 메모리 누수? │ ← 제대로 정리해야 함
└─────────────────┘
↓
적절한 해제
이것이 에이전트에 중요한 이유
이 기본 예제는 AI 에이전트의 기반을 구축합니다.
- 에이전트는 “생각”하기 위해 LLM이 필요: 모델이 정보를 처리하고 응답을 생성합니다.
- 에이전트는 컨텍스트가 필요: 상호 작용 전반에 걸쳐 상태를 유지해야 합니다.
- 에이전트는 구조가 필요: 이후 예제에서는 도구, 메모리 및 추론 루프를 추가합니다.
다음 단계
기본 프롬프팅을 이해한 후 다음을 탐색하십시오.
- 시스템 프롬프트: 모델에 특정 역할 또는 동작 부여
- 함수 호출: 모델이 도구를 사용하도록 허용
- 메모리: 세션 전반에 걸쳐 정보 유지
- 추론 패턴: ReAct (추론 + 행동)와 같은 패턴
다이어그램: 전체 아키텍처
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│ 귀하의 애플리케이션 │
│ ┌────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ node-llama-cpp 라이브러리 │ │
│ │ ┌──────────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ llama.cpp (C++ 런타임) │ │ │
│ │ │ ┌────────────────────────────────┐ │ │ │
│ │ │ │ 모델 파일 (GGUF) │ │ │ │
│ │ │ │ • Qwen3-1.7B-Q8_0.gguf │ │ │ │
│ │ │ └────────────────────────────────┘ │ │ │
│ │ └──────────────────────────────────────┘ │ │
│ └────────────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────┘
↕
┌──────────────┐
│ CPU / GPU │
└──────────────┘
이 계층적 아키텍처를 통해 기본 LLM 상호 작용 위에 정교한 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.