생산 환경 수준의 Ollama 통합: RabbitMQ와 .NET을 활용한 이벤트 기반 아키텍처

실용적 조언

전용 AiService.Worker가 RabbitMQ에서 메시지를 읽고 Ollama(llama3)를 호출하는 비동기 이벤트 기반 구조를 채택했다. 각 토큰은 개별 이벤트로 발행되어 실시간 스트리밍 처리가 가능하도록 설계됐다.

Microsoft.Extensions.AI 추상화 라이브러리를 사용하여 Ollama와 OpenAI 등 다양한 모델 제공자를 한 줄의 코드 변경만으로 교체할 수 있는 유연성을 확보했다.

지수 백오프(Exponential Backoff)를 적용한 최대 3회의 재시도 메커니즘을 구현했다. 최종 실패 시에는 LLM_ERROR, LLM_TIMEOUT 등의 구체적인 사유 코드를 포함한 GaveUp 이벤트를 발행하여 시스템 안정성을 높였다.

Docker Compose를 통해 llama3 모델을 자동으로 다운로드하고 실행 환경을 구성할 수 있도록 설정하여 배포 편의성을 제공한다.

래빗엠큐(RabbitMQ): — 애플리케이션 간에 메시지를 전달하는 오픈소스 메시지 브로커이다. 비동기 통신을 통해 시스템 구성 요소 간의 결합도를 낮추고, 대량의 작업을 안정적으로 큐에 쌓아 처리할 수 있게 돕는다.
지수 백오프(Exponential Backoff): — 네트워크 통신 실패 시 재시도 간격을 지수적으로 늘려가며 시도하는 알고리즘이다. 서버의 일시적인 과부하를 방지하면서도 시스템이 복구될 시간을 확보하여 안정적인 재시도를 가능하게 한다.
추상화 계층(Abstraction Layer): — 구체적인 구현 세부 사항을 숨기고 표준화된 인터페이스를 제공하는 설계 방식이다. 이를 통해 내부의 특정 기술(예: Ollama)을 다른 기술(예: OpenAI)로 교체하더라도 상위 코드의 수정을 최소화할 수 있다.

Ollama추천

로컬 LLM 실행 및 서빙 엔진

RabbitMQ추천

비동기 메시지 처리를 위한 메시지 브로커

Microsoft.Extensions.AI추천

.NET 애플리케이션용 AI 추상화 라이브러리