핵심 요약
Microsoft Developer의 기사에서 IntelePeer가 Azure Cosmos DB로 에이전트 AI 플랫폼의 지연을 약 50% 감소시키고 SMB용 고객 경험(CX)을 확장한 사례를 다룹니다.
구현 방법
- Azure Cosmos DB로 마이그레이션 및 MongoDB 호환성 확보, 컨테이너별 I/O 프로파일과 자동 스케일링으로 지연 관리
- Short-term/Long-term memory를 Cosmos DB에 저장하고 TTL 인덱싱 및 CDC를 활용한 데이터 파이프라인 구축
- RAG를 위한 DiskANN 벡터 인덱싱(1,536 차원 임베딩) 및 15ms 질의 지연 달성; Phi-4 SLM을 LoRA로 미세조정한 후 Azure OpenAI Foundry Models로 운영
주요 결과
- 네트워크 및 데이터 접근 지연이 50% 감소(약 35ms → 15ms per transaction roundtrip)
- Voicemail 탐지 정확도 97% 달성(초기 LLM 90%에서 SLM/LoRA로 개선)
- 벡터 질의 지연 15ms 유지로 실시간 대화 흐름 개선
- MongoDB 기반 클러스터 대비 Cosmos DB의 자동 확장성 및 논리적 격리로 비용 효율성 향상
