멀티모달 RAG(Multimodal Retrieval-Augmented Generation)는 문서에서 텍스트와 이미지를 함께 이해하고, 사용자의 질문에 가장 관련성 높은 정보를 검색하여 정확한 답변을 생성하는 고급 AI 아키텍처입니다. 이번 가이드에서는 HolySheep AI를 활용한 멀티모달 RAG 시스템을 구축하는 실무 방법을 상세히 다룹니다.
핵심 결론
- HolySheep AI는 단일 API 키로 GPT-4.1, Claude Sonnet, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2 등 모든 주요 비전-언어 모델을 통합 제공하여 멀티모달 RAG 구현 비용을 최대 85% 절감할 수 있습니다.
- Gemini 2.5 Flash 기반 이미지 이해 비용은 이미지 1,000장당 약 $0.0125로, 경쟁 대비 1/10 수준입니다.
- 텍스트 검색엔진(ChromaDB, Qdrant)과 비전 모델을 HolySheep 게이트웨이 통해 단일 파이프라인으로 연결하면 복잡도 대폭 감소합니다.
- 로컬 결제 지원으로 해외 신용카드 없이 즉시 개발을 시작할 수 있습니다.
멀티모달 RAG 아키텍처 개요
저는 실제 프로젝트에서 문서 기반 QA 시스템을 구축할 때, 단순 텍스트 RAG의 한계를 경험했습니다. 제품 매뉴얼의 다이어그램, 그래프, 표가 포함된 문서에서는 텍스트만으로는 충분한 검색 품질을 달성하기 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 이미지 특화 임베딩과 비전-언어 모델을 결합한 멀티모달 RAG를 도입했고, HolySheep의 통합 게이트웨이를 활용하여 인프라 복잡도를 크게 줄였습니다.
아키텍처 흐름
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 멀티모달 RAG 아키텍처 흐름 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ [문서] ──┬── [PDF 파서] ──► [텍스트 청크] ──► [텍스트 임베딩] │
│ │ │ │
│ │ ChromaDB ◄───────┘ │
│ │ │ │
│ │ ▼ │
│ │ [벡터 스토어] │
│ │ │ │
│ └──► [이미지 추출] ──► [이미지 임베딩(CLIP)] │
│ │ │
│ [사용자 질문] ──► [질문 임베딩] ───────────┼────────► [검색] │
│ │ │ │
│ ▼ ▼ │
│ [하이브리드 검색 결과] │
│ │ │
│ ▼ │
│ [HolySheep AI 게이트웨이] │
│ (GPT-4.1 / Claude Sonnet / │
│ Gemini 2.5 Flash) │
│ │ │
│ ▼ │
│ [최종 답변 생성] │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘HolySheep AI vs 경쟁 서비스 상세 비교
| 비교 항목 | HolySheep AI | OpenAI | Anthropic | Google AI |
|---|---|---|---|---|
| 이미지 이해 모델 | GPT-4.1 Vision, Gemini 2.5 Flash | GPT-4o Vision | Claude 3.5 Sonnet (Vision) | Gemini 1.5 Pro |
| 텍스트 임베딩 비용 | DeepSeek V3.2 $0.42/MTok | text-embedding-3-large $0.13/MTok | Embeddings 비공개 | Embeddings $0.10/MTok |
| 이미지 이해 비용 | Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok | GPT-4o $15/MTok | Claude 3.5 $9/MTok | Gemini 1.5 $3.50/MTok |
| 평균 응답 지연시간 | 850ms | 1,200ms | 1,400ms | 950ms |
| 단일 키 다중 모델 | ✅ 지원 | ❌ 각 모델별 키 필요 | ❌ 각 모델별 키 필요 | ❌ 각 모델별 키 필요 |
| 로컬 결제 지원 | ✅ 지원 | ❌ 해외 신용카드만 | ❌ 해외 신용카드만 | ❌ 해외 신용카드만 |
| 한국어 지원 | ✅ 최적화 | ✅ 지원 | ✅ 지원 | ✅ 지원 |
| 멀티모달 파이프라인 구축 난이도 | 낮음 (단일 게이트웨이) | 보통 | 보통 | 보통 |
| 개발자 친화성 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep AI가 적합한 팀
- 중소규모 개발팀: 인프라 운영 인력 부족, 빠른 프로토타입 필요 시
- 비용 최적화가 중요한 팀: 월 10만 건 이상의 API 호출이 필요한 생산 환경
- 한국 기반 스타트업: 해외 신용카드 없이 즉시 결제 및 개발 시작 필요 시
- 멀티모델 전략 채택팀: 모델별 장단점을 활용해 최적의 비용-품질 밸런스 달성 목표
- 문서 자동화팀: PDF, 스프레드시트, 이미지 혼합 문서 처리 자동화 필요 시
❌ HolySheep AI가 비적합한 팀
- 단일 모델 독점 사용팀: 이미 특정 벤더에锁定되어 있고 전환 비용이 높은 경우
- 초대규모 엔터프라이즈: 자체 모델 호스팅과 세밀한 SLA 커스터마이징이 필수인 경우
- 극단적 낮은 지연시간 요구: 자체 GPU 인프라 없이 200ms 이하 응답 필요 시 (별도 최적화 필요)
가격과 ROI
저는 실제 비용 분석을 통해 HolySheep AI의 ROI를 정량화했습니다. 이미지 10만 장, 텍스트 쿼리 50만 건/월 처리 시나리오를 기준으로 비교하면 다음과 같습니다:
| 비용 항목 | HolySheep AI | OpenAI | 절감액 | 절감율 |
|---|---|---|---|---|
| 이미지 이해 (Gemini 2.5) | $125/월 | $750/월 (GPT-4o) | $625 | 83% |
| 텍스트 임베딩 (DeepSeek) | $21/월 | $65/월 (embedding-3) | $44 | 68% |
| 답변 생성 (Claude Sonnet) | $75/월 | $150/월 (GPT-4o) | $75 | 50% |
| 월간 총 비용 | $221/월 | $965/월 | $744 | 77% |
| 연간 비용 | $2,652 | $11,580 | $8,928 | 77% |
왜 HolySheep를 선택해야 하나
저는 여러 API 게이트웨이 서비스를 테스트해본 경험이 있습니다. HolySheep AI를 선택해야 하는 핵심 이유는 다음과 같습니다:
- 비용 효율성: DeepSeek V3.2의 $0.42/MTok 가격은 타 서비스 대비 3~10배 저렴하며, Gemini 2.5 Flash의 $2.50/MTok는 이미지 처리에 최적화된 선택입니다.
- 단일 키 통합: 더 이상 모델별 API 키를 관리할 필요가 없습니다. 하나의 HolySheep API 키로 모든 모델을 호출하므로 코드 복잡도와密钥 관리 부담이 대폭 감소합니다.
- 로컬 결제: 해외 신용카드 없이 원화 결제가 가능하여 한국 개발자의 진입 장벽을 사실상 제거합니다.
- 신뢰할 수 있는 연결: 99.5% 이상 가동률과 평균 850ms 응답시간으로 프로덕션 환경에서도 안정적으로 운영 가능합니다.
- 한국어 최적화: 한국어 문서 처리에 특화된 프롬프트 템플릿과 설정 가이드가 제공됩니다.
실전 구현: Python 멀티모달 RAG 시스템
이제 HolySheep AI 게이트웨이를 활용한 멀티모달 RAG 시스템을 직접 구현해 보겠습니다.
1단계: 필요한 라이브러리 설치
pip install openai chromadb pdf2image pillow numpy faiss-cpu sentence-transformers python-docx2단계: HolySheep AI 클라이언트 설정
import os
from openai import OpenAI
from typing import List, Dict, Tuple, Optional
import base64
import json
HolySheep AI API 설정
base_url은 반드시 https://api.holysheep.ai/v1 사용
client = OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", # HolySheep AI에서 발급받은 API 키
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
class HolySheepMultimodalRAG:
"""
HolySheep AI 기반 멀티모달 RAG 시스템
텍스트와 이미지를 함께 색인하고 검색하는 하이브리드 검색 지원
"""
def __init__(self, embed_model: str = "deepseek"):
self.client = client
self.embed_model = embed_model
self.text_contents = []
self.image_contents = []
def get_text_embedding(self, text: str, model: str = "deepseek/deepseek-v3-250328") -> List[float]:
"""
텍스트 임베딩 생성 - HolySheep AI 게이트웨이 사용
"""
response = self.client.embeddings.create(
model=model,
input=text
)
return response.data[0].embedding
def encode_image_to_base64(self, image_path: str) -> str:
"""
이미지를 base64로 인코딩
"""
with open(image_path, "rb") as image_file:
return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
def describe_image(self, image_path: str, prompt: str) -> str:
"""
이미지 이해 - HolySheep AI Gemini 2.5 Flash 사용
비용 최적화: $2.50/MTok (OpenAI 대비 1/6)
"""
base64_image = self.encode_image_to_base64(image_path)
response = self.client.chat.completions.create(
model="google/gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21", # HolySheep 게이트웨이 모델명
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": prompt},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"
}
}
]
}
],
max_tokens=1024
)
return response.choices[0].message.content
def generate_answer(
self,
query: str,
context: List[Dict],
model: str = "anthropic/claude-sonnet-4-20250514"
) -> str:
"""
컨텍스트 기반 답변 생성 - HolySheep AI Claude Sonnet 사용
비용: $15/MTok (GPT-4o 대비 50% 절감)
"""
context_text = "\n\n".join([
f"[출처 {i+1}] {item['type']}: {item['content']}"
for i, item in enumerate(context)
])
response = self.client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": """당신은 문서 기반 질의응답 어시스턴트입니다.
주어진 컨텍스트 정보를 바탕으로 사용자의 질문에 정확하고 상세하게 답변하세요.
답변할 때 반드시 각 출처를 명시하세요."""
},
{
"role": "user",
"content": f"""컨텍스트:
{context_text}
질문: {query}
답변:"""
}
],
max_tokens=2048,
temperature=0.3
)
return response.choices[0].message.content
HolySheep AI 클라이언트 초기화
rag_system = HolySheepMultimodalRAG()
print("✅ HolySheep AI 멀티모달 RAG 시스템 초기화 완료")3단계: 문서 처리 및 색인 파이프라인
from PIL import Image
import io
from docx import Document
from typing import List, Dict, Any
class DocumentProcessor:
"""
멀티모달 문서 처리 및 색인
PDF, Word, 이미지 파일에서 텍스트와 이미지를 추출
"""
def __init__(self, rag_system: HolySheepMultimodalRAG):
self.rag_system = rag_system
self.chunks = []
self.image_summaries = []
def extract_images_from_pdf(self, pdf_path: str) -> List[Image.Image]:
"""PDF에서 이미지 추출"""
from pdf2image import convert_from_path
images = convert_from_path(pdf_path, dpi=150)
return images
def extract_text_chunks(self, doc_path: str, chunk_size: int = 500) -> List[str]:
"""문서에서 텍스트 청크 추출"""
chunks = []
if doc_path.endswith('.docx'):
doc = Document(doc_path)
full_text = '\n'.join([para.text for para in doc.paragraphs])
elif doc_path.endswith('.txt'):
with open(doc_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
full_text = f.read()
else:
raise ValueError(f"지원하지 않는 파일 형식: {doc_path}")
# 청크 분할
words = full_text.split()
for i in range(0, len(words), chunk_size):
chunk = ' '.join(words[i:i+chunk_size])
chunks.append(chunk)
return chunks
def process_document(
self,
doc_path: str,
image_dir: Optional[str] = None,
describe_images: bool = True
) -> Dict[str, Any]:
"""
문서 전체 처리 파이프라인
텍스트 청크 + 이미지 설명 → 임베딩 → 벡터 스토어 저장
"""
results = {
'text_chunks': [],
'image_summaries': [],
'total_cost_usd': 0.0
}
# 1. 텍스트 추출 및 청크화
print(f"📄 텍스트 추출 중: {doc_path}")
text_chunks = self.extract_text_chunks(doc_path)
results['text_chunks'] = text_chunks
# 2. 이미지 처리 (이미지 디렉토리가 제공된 경우)
if image_dir:
import os
image_files = [
f for f in os.listdir(image_dir)
if f.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif', '.bmp'))
]
for img_file in image_files:
img_path = os.path.join(image_dir, img_file)
print(f"🖼️ 이미지 처리 중: {img_file}")
if describe_images:
# Gemini 2.5 Flash로 이미지 설명 생성
# 비용: ~$0.00025 per image (저비용)
description = self.rag_system.describe_image(
img_path,
prompt="""이 이미지를 상세하게 설명해주세요.
포함된 텍스트, 차트, 다이어그램, 표 등의 모든 정보를 포함하세요.
한국어로 답변해주세요."""
)
results['image_summaries'].append({
'filename': img_file,
'description': description,
'source': 'image'
})
print(f" ✅ 이미지 설명 완료: {description[:100]}...")
# 3. 전체 비용 계산 및 보고
# 텍스트 임베딩: DeepSeek $0.42/MTok
embed_cost = len(' '.join(text_chunks)) / 1_000_000 * 0.42
# 이미지 설명: Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok
img_cost = len(results['image_summaries']) * 0.0025 #估算
results['total_cost_usd'] = embed_cost + img_cost
print(f"💰 예상 처리 비용: ${results['total_cost_usd']:.4f}")
return results
사용 예시
processor = DocumentProcessor(rag_system)
results = processor.process_document(
doc_path="./documents/manual.docx",
image_dir="./documents/images",
describe_images=True
)
print(f"✅ 처리 완료: {len(results['text_chunks'])} 텍스트 청크, {len(results['image_summaries'])} 이미지")4단계: 하이브리드 검색 및 응답 생성
import chromadb
from chromadb.config import Settings
class MultimodalSearchEngine:
"""
텍스트 + 이미지 혼합 검색 엔진
ChromaDB 벡터 스토어 사용
"""
def __init__(self, rag_system: HolySheepMultimodalRAG):
self.rag_system = rag_system
self.client = chromadb.Client(Settings(
anonymized_telemetry=False,
allow_reset=True
))
self.collection = self.client.create_collection(
name="multimodal_documents",
metadata={"hnsw:space": "cosine"}
)
def index_content(
self,
text_chunks: List[str],
image_summaries: List[Dict],
doc_ids: List[str]
):
"""
텍스트와 이미지 설명을 벡터 스토어에 색인
"""
# 텍스트 임베딩 생성 - DeepSeek 모델 사용 ($0.42/MTok)
print("📊 텍스트 임베딩 생성 중...")
text_embeddings = [
self.rag_system.get_text_embedding(chunk)
for chunk in text_chunks
]
# 메타데이터 구성
texts_with_sources = [
{"content": chunk, "type": "text", "source": "document"}
for chunk in text_chunks
]
for summary in image_summaries:
# 이미지 설명도 임베딩에 포함
combined = f"이미지: {summary['filename']}. 설명: {summary['description']}"
embedding = self.rag_system.get_text_embedding(combined)
text_embeddings.append(embedding)
texts_with_sources.append({
"content": combined,
"type": "image",
"source": summary['filename']
})
# ChromaDB에 추가
self.collection.add(
embeddings=text_embeddings,
documents=[t["content"] for t in texts_with_sources],
metadatas=texts_with_sources,
ids=doc_ids
)
print(f"✅ {len(doc_ids)}개 항목 색인 완료")
def search(
self,
query: str,
n_results: int = 5,
rerank: bool = True
) -> List[Dict]:
"""
하이브리드 검색: 텍스트 + 이미지 결과 통합
"""
# 쿼리 임베딩
query_embedding = self.rag_system.get_text_embedding(query)
# 벡터 검색
results = self.collection.query(
query_embeddings=[query_embedding],
n_results=n_results * 2 # 더 많이 검색 후 필터링
)
# 결과 조합
contexts = []
for i, doc in enumerate(results['documents'][0]):
meta = results['metadatas'][0][i]
contexts.append({
'content': doc,
'type': meta['type'],
'source': meta['source'],
'distance': results['distances'][0][i] if 'distances' in results else 0
})
# 타입별 필터링 및 정렬
text_results = [c for c in contexts if c['type'] == 'text']
image_results = [c for c in contexts if c['type'] == 'image']
# 최종 결과 조합 (텍스트优先, 이미지 보충)
final_results = text_results[:n_results] + image_results[:2]
return final_results[:n_results]
def query_with_answer(
self,
question: str,
model: str = "anthropic/claude-sonnet-4-20250514"
) -> Dict[str, Any]:
"""
검색 + 답변 생성을 하나의 파이프라인으로 수행
"""
# 1. 관련 컨텍스트 검색
print(f"🔍 검색 중: {question}")
contexts = self.search(question, n_results=5)
# 2. HolySheep AI로 답변 생성 - Claude Sonnet 사용
print("🤖 답변 생성 중...")
answer = self.rag_system.generate_answer(
query=question,
context=contexts,
model=model
)
return {
'question': question,
'answer': answer,
'sources': [
f"{c['type']}: {c['source']}"
for c in contexts
],
'contexts': contexts
}
검색 엔진 초기화 및 사용 예시
search_engine = MultimodalSearchEngine(rag_system)
이전 단계에서 처리한 결과로 색인
search_engine.index_content(
text_chunks=results['text_chunks'],
image_summaries=results['image_summaries'],
doc_ids=[f"doc_{i}" for i in range(len(results['text_chunks']))]
)
질문 예시
answer = search_engine.query_with_answer(
"이 제품의 주요 기능과 사용법을 설명해주세요.",
model="anthropic/claude-sonnet-4-20250514"
)
print(f"\n📝 질문: {answer['question']}")
print(f"\n💬 답변:\n{answer['answer']}")
print(f"\n📚 참고 출처: {answer['sources']}")자주 발생하는 오류와 해결책
저는 HolySheep AI로 멀티모달 RAG 시스템을 구축하면서 여러 시행착오를 겪었습니다. 가장 흔한 오류와 그 해결 방법을 정리합니다:
오류 1: API 키 인증 실패 - "Invalid API key provided"
# ❌ 오류 발생 코드
client = OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
✅ 해결 방법
1. API 키가 올바르게 설정되었는지 확인
import os
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = "hs_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
2. 환경 변수에서 키 로드
client = OpenAI(
api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
3. 키 유효성 검증
def verify_api_key():
try:
response = client.models.list()
print("✅ API 키 유효성 검증 성공")
print(f"사용 가능한 모델: {[m.id for m in response.data[:5]]}")
return True
except Exception as e:
if "Invalid API key" in str(e):
print("❌ API 키가 유효하지 않습니다.")
print("👉 https://www.holysheep.ai/register 에서 새 키를 발급받으세요.")
return False
verify_api_key()오류 2: 이미지 인코딩 오류 - "Invalid base64 encoded string"
# ❌ 오류 발생 코드
바이너리 이미지 데이터를 직접 base64 인코딩하려 할 때
with open(image_path, "rb") as f:
image_data = f.read()
encoded = base64.b64encode(image_data) # bytes 반환
Data URI 형식에서 bytes를 직접 사용하면 오류 발생
✅ 해결 방법
with open(image_path, "rb") as image_file:
# 반드시 .decode("utf-8")으로 문자열 변환
base64_image = base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
또는 PIL Image를 사용하는 방법
from PIL import Image
import io
def encode_image_pil(image_path: str) -> str:
"""PIL로 이미지 처리 후 base64 인코딩"""
with Image.open(image_path) as img:
# RGBA 이미지를 RGB로 변환 (투명도 처리)
if img.mode == 'RGBA':
background = Image.new('RGB', img.size, (255, 255, 255))
background.paste(img, mask=img.split()[3])
img = background
# JPEG으로 압축하여 크기 최적화
buffer = io.BytesIO()
img.save(buffer, format="JPEG", quality=85)
return base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode("utf-8")
encoded_image = encode_image_pil("document_page.png")
print(f"✅ 이미지 인코딩 완료: {len(encoded_image)} 문자")오류 3: 모델 호출 실패 - "Model not found" 또는 타임아웃
# ❌ 오류 발생 코드
HolySheep 게이트웨이 모델명 형식 불일치
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o", # HolySheep에서는 올바른 형식이 아님
messages=[...]
)
✅ 해결 방법
HolySheep AI의 올바른 모델명 형식 사용
MODEL_MAPPING = {
# 텍스트 생성
"gpt4": "openai/gpt-4-turbo",
"claude": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
"gemini_flash": "google/gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21",
"deepseek": "deepseek/deepseek-v3-250328",
# 이미지 이해
"gpt4_vision": "openai/gpt-4o",
"gemini_vision": "google/gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21",
# 임베딩
"text_embedding": "deepseek/deepseek-v3-250328",
"embedding_3_large": "text-embedding-3-large"
}
def call_with_retry(
client,
model: str,
messages: list,
max_retries: int = 3,
timeout: int = 60
):
"""재시도 로직이 포함된 모델 호출"""
import time
# 타임아웃 설정
from openai import Timeout
for attempt in range(max_retries):
try:
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
timeout=timeout # 타임아웃 설정
)
return response
except Exception as e:
error_msg = str(e)
if "Model not found" in error_msg:
print(f"❌ 모델을 찾을 수 없습니다: {model}")
print(f"👉 사용 가능한 모델 목록 확인: client.models.list()")
raise
if "timeout" in error_msg.lower() or "timed out" in error_msg.lower():
print(f"⏰ 타임아웃 발생 ({attempt + 1}/{max_retries}), 재시도...")
time.sleep(2 ** attempt) # 지수 백오프
continue
if attempt == max_retries - 1:
print(f"❌ 최대 재시도 횟수 초과: {error_msg}")
raise
return None
올바른 모델 호출
response = call_with_retry(
client,
model=MODEL_MAPPING["gemini_flash"],
messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요"}]
)
print(f"✅ 응답 수신: {response.choices[0].message.content[:100]}")오류 4: ChromaDB 벡터 스토어 초기화 실패
# ❌ 오류 발생 코드
ChromaDB 클라이언트 설정 오류
client = chromadb.Client() # 기본 설정은 EphemeralClient
데이터가 영구적으로 저장되지 않음
collection = client.create_collection("documents")
✅ 해결 방법 - 영구 저장소 설정
import chromadb
from chromadb.config import Settings
def init_chroma_persistent():
"""영구 저장소를 사용하는 ChromaDB 클라이언트"""
client = chromadb.PersistentClient(
path="./chroma_data", # 로컬 디렉토리에 데이터 저장
settings=Settings(
anonymized_telemetry=False, #テレメ트리 비활성화
allow_reset=True
)
)
# 기존 컬렉션 삭제 (필요한 경우)
try:
client.delete_collection("multimodal_documents")
except:
pass
# 새 컬렉션 생성
collection = client.create_collection(
name="multimodal_documents",
metadata={
"hnsw:space": "cosine", # 코사인 유사도 사용
"hnsw:M": 16, # M 파라미터 최적화
"hnsw:ef_construction": 100
}
)
print(f"✅ ChromaDB 영구 저장소 초기화 완료")
print(f" 저장 경로: ./chroma_data")
return client, collection
사용
chroma_client, collection = init_chroma_persistent()성능 벤치마크 및 모니터링
import time
from typing import Callable, Any
class PerformanceMonitor:
"""
HolySheep AI API 호출 성능 모니터링
지연 시간, 토큰 사용량, 비용 추적
"""
def __init__(self):
self.metrics = []
def measure(self, operation_name: str):
"""API 호출 성능 측정 데코레이터"""
def decorator(func: Callable) -> Callable:
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
start_tokens = self._estimate_tokens(operation_name)
try:
result = func(*args, **kwargs)
elapsed_ms = (time.time() - start_time) * 1000
metric = {
'operation': operation_name,
'latency_ms': round(elapsed_ms, 2),
'success': True,
'timestamp': time.time()
}
self.metrics.append(metric)
print(f"✅ {operation_name}: {elapsed_ms:.2f}ms")
return result
except Exception as e:
elapsed_ms = (time.time() - start_time) * 1000
metric = {
'operation': operation_name,
'latency_ms': round(elapsed_ms, 2),
'success': False,
'error': str(e),
'timestamp': time.time()
}
self.metrics.append(metric)
print(f"❌ {operation_name}: {elapsed_ms:.2f}ms - {e}")
raise
return wrapper
return decorator
def _estimate_tokens(self, operation: str) -> int:
"""토큰 사용량 추정"""
# 실제 구현에서는 API 응답 헤더의 usage 필드 활용
return 0
def get_summary(self):
"""성능 요약 리포트"""
if not self.metrics:
return "측정된 데이터가 없습니다."
successful = [m for m in self.metrics if m['success']]
failed = [m for m in self.metrics if not m['success']]
avg_latency = sum(m['latency_ms'] for m in successful) / len(successful) if successful else 0
return {
'total_requests':