LLM 작업은 대부분 응답 대기에 소비되므로, 스레드를 점유하는 기존 방식은 비효율적입니다. 비동기 방식은 무거운 스레드 대신 사용자 공간의 경량 파이버(Fibers)를 사용하여 동시성을 확보, 자원 효율성을 높입니다. RubyLLM은 Net::HTTP 기반으로, Ruby의 파이버 스케줄러와 협력하여 별도 설정 없이 비동기 컨텍스트에서 논블로킹 방식으로 작동합니다. 개발자는 Async 블록 내 RubyLLM 호출만으로 다수의 LLM 작업을 손쉽게 동시 처리할 수 있습니다. 가이드는 다중 채팅 요청, 배치 임베딩 생성, 병렬 문서 분석 등 RubyLLM을 활용한 다양한 동시 작업 예시를 통해 비동기 프로그래밍이 AI 애플리케이션 효율성을 어떻게 증대시키는지 보여줍니다. 또한, async-job 어댑터를 Active Job 큐에 적용하면, 기존 Active Job 코드를 변경 없이 LLM 관련 백그라운드 작업을 비동기 환경에서 실행 가능합니다. 이는 LLM 작업에 async-job을, CPU 집약적 작업에는 기존 어댑터를 사용하는 유연한 아키텍처 구성을 지원합니다. 마지막으로, 동시 요청 시 API Rate Limit 방지를 위해 Async::Semaphore를 활용합니다. 세마포어는 동시에 실행될 요청 수를 제한하여 Rate Limit 오류를 방지하며 높은 처리량을 유지합니다.
비동기(Async)를 활용한 RubyLLM AI 기능 확장
Scale with Async | RubyLLM
작성자
RoboRuby
발행일
2025년 07월 23일
핵심 요약
- 1 RubyLLM의 LLM(거대 언어 모델) 작업은 대부분 I/O 대기 시간(99%)으로 인해 비동기 처리에 매우 적합합니다.
- 2 RubyLLM은 별도 설정 없이 비동기 컨텍스트에서 자동으로 작동하여 효율적인 동시 작업을 가능하게 합니다.
- 3 Async::Job을 통한 백그라운드 처리와 Async::Semaphore를 활용한 Rate Limiting으로 AI 애플리케이션의 확장성을 극대화할 수 있습니다.
도입
본 가이드는 Ruby on Rails 환경에서 LLM(거대 언어 모델) 기반 AI 애플리케이션의 확장성을 향상시키기 위한 비동기(Async) 프로그래밍의 중요성과 활용 방안을 제시합니다. LLM 작업의 고유한 I/O 대기 특성(99% 대기)으로 인해 전통적인 스레드 기반 방식의 비효율성을 지적하며, 비동기 Ruby가 제공하는 경량화된 동시성 처리의 이점을 강조합니다.
결론
결론적으로, RubyLLM과 비동기 Ruby의 결합은 LLM 작업의 I/O 집중적 특성을 효과적으로 활용하여 AI 애플리케이션의 확장성과 효율성을 극대화합니다. 이 조합은 기존 스레드 기반 방식으로는 대규모 인프라가 필요했던 수천 개의 동시 AI 대화를 적은 자원으로도 처리할 수 있게 하여, Ruby 기반 AI 개발에 있어 비용 효율적이고 강력한 솔루션을 제공합니다.