Caching with ChromaDB + SQLite

🔥 1. FAISS를 버릴까?

현재 상황

  • FAISS는 "로컬 메모리 기반 인메모리 인덱스"야.
  • ChromaDB는 Persistent DB 지원 + disk에 저장됨.
  • ChromaDB는 자체적으로 HNSW(High Navigable Small World) 기반 빠른 검색 지원.

비교

항목FAISSChromaDB
저장 방식메모리 (디스크 저장 시 별도 관리 필요)기본 디스크 저장 (Persistent)
검색 속도빠름충분히 빠름
기능검색만 (기본적)검색 + 메타데이터 + 업그레이드 가능
업데이트직접 관리 필요자체 제공 (add, delete, update)
운영 편의성중간높음

결론

❌ FAISS는 버려도 된다. (굳이 같이 운영할 필요 없음)
✅ ChromaDB 하나만 관리하면 된다. (disk + search 다 커버 가능)

🔥 2. 캐싱은 어떻게 할까? (with SQLite?)

RAG 시스템을 운영하다 보면 동일한 질문이 반복될 가능성이 매우 높다.

예를 들어:

  • "가등기담보 요건?" ➔ 검색 결과 + 생성 결과
  • "중개업자의 의무?" ➔ 검색 결과 + 생성 결과

매번 RAG + LLM 호출하면 비용과 속도 문제가 터진다.

그래서 캐시 필요!

캐싱 구조 추천

구성 요소설명
SQLite가볍고 빠른 로컬 캐시 DB로 사용
캐시 키query (질문 문자열 자체)
캐시 값최종 LLM output (생성된 문제)
CREATE TABLE rag_cache (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    query TEXT UNIQUE,
    result TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

동작 플로우

  1. 사용자가 질문 → query 받음
  2. 캐시 테이블에서 query 검색
  3. 있으면 (HIT) ➔ 바로 결과 반환
  4. 없으면 (MISS) ➔ RAG 실행 → 생성 → 결과 저장 → 반환

코드 구조 예시

def get_cached_answer(query):
    conn = sqlite3.connect("rag_cache.db")
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT result FROM rag_cache WHERE query = ?", (query,))
    row = cursor.fetchone()
    conn.close()
    return row[0] if row else None

def save_cached_answer(query, result):
    conn = sqlite3.connect("rag_cache.db")
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("INSERT INTO rag_cache (query, result) VALUES (?, ?)", (query, result))
    conn.commit()
    conn.close()

요약:

  • ChromaDB로 검색 (faiss X)
  • SQLite 캐시로 LLM 결과 저장

🎯 다시 정리

선택 항목결정비고
FAISS 유지 여부❌ 버린다
RAG 캐시 저장소✅ SQLite 사용
최종 검색 엔진✅ ChromaDB 단일화

💬 그리고 추가로

만약 캐싱을 메모리 캐시 + SQLite 이중으로 가고 싶으면
diskcache 같은 가벼운 hybrid 캐시도 바로 적용 가능해. (속도 빠름)

ZeroGPU 환경이라면
➔ Caching은 옵션이 아니라 필수야.

최고의 성능 기준으로
ZeroGPU + Caching 최적 구조를 제안.

✅ 캐시 설계 방향 (ZeroGPU 환경 최적화)

항목제안
목표Retrieval + LLM 생성 결과를 최대한 재사용
1차 캐시메모리 캐시 (RAM, 아주 빠름)
2차 캐시SQLite 기반 디스크 캐시 (Persistent)
검증 흐름① 메모리 Hit → ② SQLite Hit → ③ RAG 실행
저장 대상(query) ➔ (LLM 답변 결과)
주의캐시 무효화 정책 필요 (예: 1주일 경과 데이터 삭제)

🛠️ 최적 캐시 스택 제안

레이어기술설명
메모리 캐시diskcache메모리에 우선 저장, 디스크 백업까지 해주는 하이브리드 캐시
디스크 캐시SQLite3 (or diskcache 내부 db)완전 복구 가능한 로컬 DB
인메모리 TTL1시간 (기본)(예: 같은 질문이 1시간 안에 다시 오면 즉시 응답)
디스크 TTL7일(DB에는 일주일치만 저장 유지)

⚡ 캐시 흐름 최종도

[ Query 입력 ]
   ↓
[ 메모리 캐시 조회 ]
   ↓  (Hit) → 바로 응답
   ↓  (Miss)
[ 디스크 캐시(SQLite) 조회 ]
   ↓  (Hit) → 메모리로 복원하고 응답
   ↓  (Miss)
[ 실제 RAG 수행 (벡터 검색 + LLM 호출) ]
   ↓
[ 결과를 메모리 + 디스크 캐시 저장 ]
   ↓
[ 최종 응답 ]

💬 사용 라이브러리 제안

  • diskcache
  • sqlite3
  • (uvicorn + fastapi 같이 돌릴 수 있음)

diskcache 예시 코드

import diskcache as dc

## 디스크+메모리 캐시
cache = dc.Cache('./rag_cache')  ## 폴더 지정

def get_cached_answer(query):
    return cache.get(query)

def save_cached_answer(query, result):
    cache.set(query, result, expire=3600)  ## 1시간 후 메모리에서 만료

➡️ diskcache는 자동으로 SQLite 파일도 만들어서 저장해줘.
➡️ 엄청 빠르고, 세팅 거의 필요 없어.

📈 추가 성능 옵션 (진짜 프로레벨)

추가 옵션설명
Batch RAG여러 검색결과를 묶어서 LLM에 보내기
Context Chunking긴 Context는 512 token 단위로 나눠서 캐시
Dynamic TopK검색 결과가 적으면 top_k를 자동 조정
Warm Start서버 부팅 시 캐시를 미리 로드해서 Warm-Up

🏁 최종 요약

목표제안
ZeroGPU 캐시 최적화✅ diskcache 사용, 메모리+디스크 하이브리드
속도 최적화✅ 메모리 먼저, SQLite fallback
유지 관리성✅ TTL 1시간 / 디스크 7일 주기 삭제

✨ 결론

ZeroGPU 속도 문제를 극복하려면

반드시 diskcache + SQLite 기반 캐시 구조로 간다.

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