Private Cloud의 GPU 자원을 활용한 Private LLM 구축 과정

인프런이 강의 학습 에이전트를 구축하며 겪은 기술 스택 선정, 컨텍스트·도구 설계, LLM-as-a-Judge 품질 개선, 비용 최적화 전략을 다룬다. LLM SSE 스트리밍 처리를 위해 Spring MVC + Virtual Thread + Spring AI를 선택하고, 명시적 프롬프트 캐싱으로 입력 토큰을 90% 절감하는 과정까지 실전 경험이 담겨 있다.

Vercel AI Gateway가 음성·오디오 기능을 정식 지원한다. 실시간 대화 음성(Realtime Voice), 텍스트→음성(TTS), 음성→텍스트(STT) 세 가지를 기존 텍스트/이미지 모델과 동일한 라우팅·인증·모니터링 체계 위에서 사용할 수 있다. OpenAI gpt-realtime-2·Whisper와 xAI Grok 오디오 모델을 지원하며, AI SDK 7 베타로 제공된다.

Dropbox가 Dash Chat 에이전트의 응답 품질을 높이기 위해 DSPy 최적화 프레임워크를 도입한 과정을 다룬다. 인간 레이블로 LLM 평가자(judge)를 보정하고, 보정된 judge로 에이전트의 시스템 프롬프트를 자동 최적화하는 두 단계 전략으로 불완전 답변 26% 감소와 토큰 사용 5.4% 절감을 달성했다.