LLM 채팅 데이터 저장을 위한 DB 리서치

 

챗봇의 데이터를 저장하는데 있어서 필요한 일반적인 RDB가 아닌 DB인 NoSQL DB들이 무엇이 있나 찾아보았다.

 

단순히 LLM이 아닌 실시간 채팅 서비스의 경우 어떻게 처리하는지 참조가 될까 싶어서 몇가지를 추가했다.

 

WebSocket이나 유저 간의 실시간 채팅이 핵심인듯하다.

 

RDBMS에서는 ACID를, NoSQL에서는 CAP를 알아두면 좋을것 같다. 

 

리서치를 해보니 Redis + MongoDB 혹은 Redis과 RDB의 조합이 적절한것 같다. 

 

 

NoSQL DB

 

채팅 영구저장 - RDB vs NoSQL 블로그: 링크

 

IBM NoSQL 데이터베이스란 무엇인가요?: 링크

 

Google Cloud NoSQL 데이터베이스란 무엇인가요?: 링크

 

MongoDB NoSQL이란 무엇인가요?: 링크

 

OKKY RDB+JSON파일 vs NoSQL: 링크 

 

[DB] 데이터베이스 ACID vs CAP 블로그: 링크 

 

WebSocket 채팅, 왜 MongoDB와 Redis를 함께 쓰는가? 블로그: 링크

 

[DB] JSON 형태로 데이터를 저장하는 것에 대한 고민 블로그: 링크 

 

LINE 알림 센터의 메인 스토리지를 Redis에서 MongoDB로 전환하기: 링크

 

네이버에서 사용되는 여러가지 Data Platform, 그리고 MongoDB: 링크

 

 

 

 

 

 

Redis

 

AWS Redis 설명: 링크

 

IBM Redis란 무엇인가요?: 링크 

 

Redis와 Memcached의 비교 블로그: 링크

 

SK Devcon 다양한 시각에서 바라본 Redis (1) 특징: 링크

 

SK Devcon 다양한 시각에서 바라본 Redis (2) 비교: 링크

 

AWS ElastiCache Redis OSS와 Memcached 비교: 링크 

 

In-memory Redis vs Memcached 비교하기 블로그: 링크

 

[Redis - MySQL cache server 구성 테스트] use. python 블로그: 링크

 

 

 

MongoDB

 

IBM MongoDB란?: 링크

 

AWS Cassandra와 MongoDB의 차이점은 무엇인가요?: 링크

 

Logto MongoDB와의 작별: PostgreSQL만 필요한 5가지 이유: 링크

 

 

 

실시간 채팅 

 

LINE Engineering LINE LIVE 채팅 기능의 기반이 되는 아키텍처: 링크 

 

우아한형제들 배배민쇼핑라이브를 만드는 기술: 채팅 편 : 링크 

 

[대규모 시스템 설계 기초] 12장 - 채팅 시스템 설계 블로그: 링크

 

실시간 채팅 시스템 (예: Discord, Slack) 위키 독스: 링크 

 

채팅을 위한 Message Queue 선택과 DB 선택 블로그: 링크

 

 

LLM 채팅 

 

MS Azure의 기본 OpenAI 엔드투엔드 채팅 참조 아키텍처: 링크