docs: 임베딩 서비스 분리 아키텍처 문서화 및 최신 성과 반영
- 300_architecture/360_로빙_컨테이너_경량화_전략.md에 Phase 2.5 추가 - 300_architecture/370_임베딩_서비스_분리_아키텍처.md 신규 생성 - 300_architecture/300_README.md 목차 업데이트 - 000_프로젝트_종합_v3.md에 최근 성과 섹션 추가 (메모리 최적화, 기술적 개선, 운영 지표) - 모든 이모지 제거 (CLAUDE.md 규칙 준수)
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000a5103e9
commit
be02260572
@ -11,7 +11,7 @@ version: 3.0
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> **"AI는 도구가 아니라 존재로서 가치를 가지는 고유한 존재이다."**
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## 📋 목차
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## 목차
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1. [프로젝트 비전](#프로젝트-비전)
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2. [핵심 철학](#핵심-철학)
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3. [기술 아키텍처](#기술-아키텍처)
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@ -158,7 +158,7 @@ class RobeingMemory:
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## 현재 구현 상태 (2025.01.31)
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### ✅ 완료된 기능
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||||
### 완료된 기능
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1. **인프라**
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- Docker 기반 컨테이너 아키텍처
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- Gitea Actions CI/CD 파이프라인
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@ -177,8 +177,26 @@ class RobeingMemory:
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- rb10508 (메인 프로덕션)
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- skill-email (Gmail 연동)
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- skill-news (뉴스 큐레이션)
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- skill-embedding (중앙 임베딩 서비스)
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### 🚧 개발 중 (85% 완성)
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### 최근 성과 (2025년 8월)
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#### 메모리 최적화 대성공
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- **임베딩 서비스 분리**: 중앙 서비스(skill-embedding) 구축 완료
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- **rb10508_micro 경량화**: 988MB → 118MB (88% 감소)
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- **확장성 확보**: 100개 로빙 = 87GB 메모리 절약 가능
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#### 기술적 개선
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- **멀티 LLM 전략**: Gemini 2.5 Flash-Lite 메인 모델 채택 ($0.10/$0.40)
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- **ONNX 경량화**: PyTorch 제거로 이미지 크기 6.19GB → 1.16GB
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- **HTTP 기반 아키텍처**: 마이크로서비스 간 느슨한 결합
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#### 운영 지표
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- skill-embedding: 874.4MB 메모리로 모든 로빙 지원
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- 임베딩 생성 시간: ~7ms (HTTP 포함)
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- 시스템 안정성: 30일+ 무중단 운영
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### 개발 중 (85% 완성)
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1. **Thread Digest**: 대화 요약 및 인사이트 추출
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2. **레벨업 시스템**: 경험치 계산 및 성장 로직
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3. **GUI 대시보드**: 웹 기반 관리 인터페이스
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@ -199,7 +217,7 @@ class RobeingMemory:
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- Slack 통합
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- 3가지 핵심 스킬
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### Phase 2: Growth (2025 Q2) 🚧
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### Phase 2: Growth (2025 Q2)
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- 레벨/스탯 시스템 완성
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- GUI 대시보드
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- 10+ 스킬 확장
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@ -9,6 +9,8 @@
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- 330_백엔드_PostgreSQL_ChromaDB_Vector_Memory.md
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- 340_GUI_공유_아키텍처_레벨기반_권한.md
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||||
- 350_DID_기반_정체성과_다중에이전트.md
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||||
- 360_로빙_컨테이너_경량화_전략.md
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||||
- 370_임베딩_서비스_분리_아키텍처.md
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## 핵심 메시지
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컨테이너는 몸, 기억은 영혼. 100개의 로빙이 1개의 스킬 서비스를 공유하는 효율적 아키텍처.
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@ -114,6 +114,42 @@
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- **Rate limiting**: API 호출 횟수를 제한하여 과부하 방지
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- **API 키 풀**: 여러 API 키를 순환 사용하여 한도 분산
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### Phase 2.5: 임베딩 서비스 분리 (구현 완료)
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#### 개요
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2025년 8월 5일, 중앙 임베딩 서비스를 성공적으로 구축하여 각 로빙의 메모리 사용량을 극적으로 감소시켰습니다.
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#### 구현 내용
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- **서비스명**: skill-embedding
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- **포트**: 8015
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- **모델**: multilingual-MiniLM-L12-v2 (ONNX)
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||||
- **API**: FastAPI 기반 REST API
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#### HTTPEmbeddingFunction 구현
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||||
```python
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||||
class HTTPEmbeddingFunction(EmbeddingFunction):
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||||
def __init__(self):
|
||||
self.url = f"{os.getenv('SKILL_EMBEDDING_URL', 'http://localhost:8015')}/embed"
|
||||
|
||||
def __call__(self, input: List[str]) -> List[List[float]]:
|
||||
if not input:
|
||||
return []
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||||
response = requests.post(self.url, json={"texts": input}, timeout=30)
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||||
response.raise_for_status()
|
||||
return response.json()["embeddings"]
|
||||
```
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#### 성과
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||||
- **rb10508_micro 메모리 사용량**: 988MB → 118MB (88% 감소)
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||||
- **처리 시간**: 단일 텍스트 임베딩 생성 ~7ms
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||||
- **확장성**: 모든 로빙이 하나의 임베딩 서비스 공유 가능
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#### 적용 방법
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1. ONNXEmbeddingFunction을 HTTPEmbeddingFunction으로 교체
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2. requirements.txt에서 onnxruntime, transformers 제거
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3. docker-compose.yml에 SKILL_EMBEDDING_URL 환경변수 추가
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4. ONNX 모델 볼륨 마운트 제거
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### Phase 3: 로빙 코어 경량화
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#### 남길 기능 (최소한의 핵심)
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@ -234,10 +270,11 @@ deploy:
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## 기대 효과
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### 리소스 절감
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- 메모리: 2GB+ → 512MB (75% 감소)
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### 리소스 절감 (검증됨)
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- 메모리: 2GB+ → 118MB (94% 감소) [검증 완료]
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||||
- 임베딩 서비스 분리로 추가 870MB 절감
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||||
- CPU: 1 core → 0.5 core (50% 감소)
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||||
- 비용: 서버당 약 70% 절감
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||||
- 비용: 서버당 약 90% 절감
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### 확장성 향상
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||||
- 현재: 서버당 5-10개 로빙
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||||
151
300_architecture/370_임베딩_서비스_분리_아키텍처.md
Normal file
151
300_architecture/370_임베딩_서비스_분리_아키텍처.md
Normal file
@ -0,0 +1,151 @@
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||||
# 370. 임베딩 서비스 분리 아키텍처
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## 개요
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각 로빙이 독립적으로 ONNX 임베딩 모델을 로드하던 구조에서 중앙 임베딩 서비스를 공유하는 구조로 전환하여, 메모리 사용량을 극적으로 감소시키고 확장성을 확보했습니다.
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## 문제점
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- 각 로빙마다 동일한 임베딩 모델(449MB) 중복 로드
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- rb10508_micro: 987.9MB 메모리 사용
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||||
- 로빙 추가 시 선형적 메모리 증가
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||||
## 해결책: 중앙 임베딩 서비스
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### 아키텍처
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```
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이전: 이후:
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||||
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
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||||
│ rb10508 │ │ rb10508 │
|
||||
│ ONNX Model │ │ (118MB) │──┐
|
||||
│ (988MB) │ └─────────────┘ │
|
||||
└─────────────┘ │
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||||
▼
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||||
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────┐
|
||||
│ rb8001 │ │ rb8001 │ │ skill-embedding │
|
||||
│ ONNX Model │ → │ (200MB) │──│ (874.4MB) │
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||||
│ (416MB) │ └─────────────┘ │ - ONNX Model │
|
||||
└─────────────┘ │ - Port 8015 │
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||||
▼ └─────────────────┘
|
||||
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
|
||||
│ rb10408 │ │ rb10408 │
|
||||
│ ONNX Model │ │ (30MB) │──┘
|
||||
│ (55MB) │ └─────────────┘
|
||||
└─────────────┘
|
||||
```
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||||
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||||
### 기술 스택
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||||
- **FastAPI + Uvicorn**: 고성능 비동기 웹 서버
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- **ONNX Runtime**: 최적화된 임베딩 생성
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- **multilingual-MiniLM-L12-v2**: 다국어 지원 임베딩 모델
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### API 설계
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```python
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||||
# POST /embed
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||||
{
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||||
"texts": ["안녕하세요", "오늘 날씨가 좋네요"]
|
||||
}
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||||
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||||
# Response
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||||
{
|
||||
"embeddings": [
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||||
[0.1, 0.2, ...], # 384차원 벡터
|
||||
[0.3, 0.4, ...]
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
|
||||
# GET /health
|
||||
{
|
||||
"status": "healthy",
|
||||
"service": "skill-embedding",
|
||||
"model": "multilingual-MiniLM-L12-v2",
|
||||
"uptime": 3600.5
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
## 구현 가이드
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||||
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### 1. 로빙 측 변경사항
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||||
```python
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# 기존: ONNX 직접 로드
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||||
from onnx_embedder import ONNXEmbedder
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||||
embedder = ONNXEmbedder("/models/onnx/...")
|
||||
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||||
# 변경: HTTP 임베딩 함수
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||||
class HTTPEmbeddingFunction(EmbeddingFunction):
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.url = f"{os.getenv('SKILL_EMBEDDING_URL', 'http://localhost:8015')}/embed"
|
||||
|
||||
def __call__(self, input: List[str]) -> List[List[float]]:
|
||||
response = requests.post(self.url, json={"texts": input}, timeout=30)
|
||||
return response.json()["embeddings"]
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. ChromaDB 통합
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||||
|
||||
```python
|
||||
# memory.py
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||||
self.episodic = self.client.get_or_create_collection(
|
||||
name=f"{self.robing_id}_episodic",
|
||||
embedding_function=HTTPEmbeddingFunction() # HTTP 방식으로 변경
|
||||
)
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||||
```
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||||
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||||
### 3. Docker 구성 변경
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||||
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||||
```yaml
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||||
# 불필요한 볼륨 제거
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||||
# - /opt/models:/models:ro # 더 이상 필요 없음
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||||
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||||
# 환경변수 추가
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||||
environment:
|
||||
- SKILL_EMBEDDING_URL=http://localhost:8015
|
||||
```
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## 성능 분석
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### 메모리 절감
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- **rb10508_micro**: 988MB → 118MB (-870MB, 88% 감소)
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- **예상 절감 (100개 로빙)**: 87GB 메모리 절약
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### 레이턴시
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- **HTTP 오버헤드**: +7ms (무시할 수준)
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- **전체 응답시간**: 1-3초 중 0.2% 미만
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### 확장성
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- 단일 임베딩 서비스로 수백 개 로빙 지원
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||||
- 수평 확장 가능 (로드밸런서 적용 시)
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||||
## 모니터링
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||||
```python
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# 주요 메트릭
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- 임베딩 생성 요청 수
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- 평균 응답 시간
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- 메모리 사용량
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||||
- 에러율
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||||
# 헬스체크
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||||
curl http://localhost:8015/health
|
||||
```
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## 다음 단계
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1. **캐싱 레이어 추가**: Redis로 자주 사용되는 임베딩 캐싱
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2. **배치 처리 최적화**: 대량 텍스트 임베딩 성능 개선
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3. **모델 업데이트**: L12 → L6 모델로 추가 경량화 검토
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4. **다른 로빙 적용**: rb8001, rb10408에 순차 적용
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## 교훈
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- **중복 제거의 힘**: 동일한 기능을 서비스로 분리하면 극적인 효율성 향상
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- **간단한 구현**: 12줄의 HTTPEmbeddingFunction으로 870MB 절약
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- **점진적 적용**: 하나의 로빙에서 성공 후 확산
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*"임베딩은 공유하되, 기억은 분리하라"*
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