LLM Council: 다중 LLM 합의 기반의 경량 오케스트레이션 프레임워크

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핵심 요약

LLM Council은 여러 언어 모델의 답변을 집계하여 신뢰도 높은 결과를 도출하는 경량 오케스트레이션 시스템이다. asyncio를 활용해 여러 모델을 병렬로 호출함으로써 단일 모델 사용 시와 유사한 지연 시간으로 다중 모델의 지능을 활용한다. 수집된 답변은 LLM 판독 모델을 통한 합성(Synthesis) 또는 다수결 투표(Voting) 방식을 통해 최종 답변으로 변환된다. 이를 통해 특정 모델의 편향성을 줄이고 할루시네이션 발생률을 4% 수준으로 낮추는 효과를 제공한다.

배경

Python 3.12 이상, OpenRouter API 키, asyncio 비동기 프로그래밍에 대한 기본 이해

대상 독자

프로덕션 환경에서 LLM의 신뢰성을 높이고 할루시네이션을 최소화하려는 파이썬 개발자

의미 / 영향

이 프레임워크는 복잡한 에이전트 프레임워크 없이도 다중 모델 앙상블을 쉽게 구현할 수 있게 하여 LLM 애플리케이션의 품질 관리 문턱을 낮춘다. 특히 오픈 소스 모델과 상용 모델을 혼합하여 비용 효율적이면서도 강력한 추론 시스템을 구축하는 표준적인 방법론을 제시한다.

섹션별 상세

LLM Council은 약 200줄의 핵심 코드로 구성된 초경량 프레임워크로, openai와 pydantic 외에 무거운 의존성 없이 다중 LLM 오케스트레이션을 수행한다.

asyncio.gather()를 이용한 완전 비동기 처리를 지원하여, 전체 응답 속도가 호출된 모델 중 가장 느린 모델의 응답 시간과 거의 동일하게 유지된다.

OpenRouter 통합을 통해 하나의 API 키로 200개 이상의 모델에 접근할 수 있으며, 개별 모델의 응답과 최종 합성 결과를 모두 반환하여 투명성을 확보한다.

python

from llm_council import Council, CouncilConfig

config = CouncilConfig(
    openrouter_api_key="your_key",
    council_models=["openai/gpt-4o", "anthropic/claude-3.5-sonnet"],
    council_strategy="synthesis",
    timeout=60.0
)
council = Council(config)
result = await council.query("Your question here")

CouncilConfig를 사용하여 모델 리스트와 합의 전략을 프로그래밍 방식으로 설정하는 예시

합의 전략은 복잡한 추론에 적합한 'Synthesis(합성)'와 객관적 사실 확인에 유리한 'Voting(투표)' 두 가지 모드를 제공하며, 합성 모드 시 판독 모델이 모순을 해결한다.

성능 벤치마크 결과, 단일 GPT-4 모델 대비 품질 점수는 7.2에서 8.4로 상승하고 할루시네이션 비율은 12%에서 4%로 크게 감소하는 성능 향상을 보였다.

python

import asyncio
from llm_council import Council

async def main():
    council = Council()  # Uses .env configuration
    result = await council.query("Explain the CAP theorem in distributed systems")
    print("Final Answer:", result['final_answer'])
    for response in result['individual_responses']:
        print(f"
{response['model']}:
{response['content'][:200]}...")

asyncio.run(main())

비동기 함수 내에서 Council을 실행하고 개별 모델의 응답과 최종 답변을 출력하는 기본 사용법

재시도(Retries), 타임아웃(Timeouts), 개별 모델 실패 시의 우아한 성능 저하(Graceful Degradation) 등 프로덕션 환경에 필요한 기능을 내장하고 있다.

실무 Takeaway

할루시네이션에 민감한 서비스에서 3~5개의 모델을 병렬로 사용하는 LLM Council을 적용하여 답변의 신뢰성을 획기적으로 높일 수 있다.
OpenRouter를 연동하여 별도의 인프라 구축 없이 다양한 최신 모델들을 조합한 앙상블 시스템을 즉시 구성하고 비용과 성능의 균형을 맞출 수 있다.
지연 시간이 중요한 분류 작업에는 투표(Voting) 전략을, 높은 정확도가 필요한 연구나 코드 리뷰에는 합성(Synthesis) 전략을 선택하여 워크플로우를 최적화할 수 있다.

언급된 리소스

GitHubLLM Council GitHub Repository