AI
모두를 위한 LLM 애플리케이션 개발 환경 구축 사례
두줄요약
LLM 애플리케이션을 직군에 상관없이 쉽게 만들고 배포할 수 있는 환경 구축 사례를 소개했습니다. Prompt Store, Langflow, 자동 배포 구조로 개발과 피드백 주기를 단축했습니다.
핵심 내용
- 직군에 상관없이 LLM 애플리케이션을 쉽게 만들고 배포할 수 있는 개발·운영 환경 구축 사례
- 프롬프트 즉시 실행·공유를 위한 Prompt Store, 비주얼 스크립팅 기반 Langflow 도입, 간편 배포 시스템을 함께 구성
- 공통 의존성 관리용 application-core, 관리자용 admin-langflow, 실행용 executor로 모듈 분리
- 쿠버네티스와 연계한 배포 자동화로 피드백 주기 단축과 개발 병목 완화
적용해볼 점
- 프롬프트와 코드의 분리, 재사용 가능한 프롬프트 저장소 설계
- 복잡한 LLM 파이프라인의 시각화와 커스텀 컴포넌트 확장
- 개발 환경과 배포 환경을 분리하되 공통 의존성을 중앙에서 관리