LLM 이 뭘하고 있는지 사용자는 궁금해한다챗봇 기반 문서편집 AI 서비스를 개발하다 보면 LLM이 문서 및 자료를 분석하고, 사고 과정(thinking)을 거치고, 편집 명령을 생성하고, 최종 메시지를 작성하기까지 평균 10~30초가 걸린다. 그때 사용자가 원하는 건 단순한 로딩바가 아닌 "지금 AI가 뭘 하고 있는지" 아는 것이였다. 문서를 검색하는 중인지, 생각하는 중인지, 편집을 시작했는지. 그 과정이 실시간으로 보여야 했다.폴링 vs WebSocket vs SSE 비교폴링(Polling): 가장 단순하지만, LLM 응답의 특성과 맞지 않았다. 토큰 단위로 생성되는 텍스트를 0.5초마다 긁어오면 불필요한 요청이 대량 발생하고, 실시간 느낌도 살릴 수 없다.WebSocket: 양방향 통신이 가능하다..