CAG (1) 썸네일형 리스트형 RAG 대신 CAG? 캐시 증강 생성 기술이 차세대 LLM을 바꾼다 기술이 발전함에 따라 대형언어모델(LLM)의 컨텍스트 창이 확대되며, RAG(검색 증강 생성)보다 더 빠르고 효율적인 접근 방식인 CAG(캐시 증강 생성)가 주목받고 있습니다. CAG는 검색의 복잡성을 줄이고, 모델의 성능과 정확도를 극대화할 수 있는 대안으로 부상하고 있는데요. 이번 블로그에서는 RAG와 CAG의 차이점, CAG의 작동 방식, 그리고 왜 이 기술이 주목받고 있는지 알아보겠습니다.1. RAG와 CAG의 차이점RAG(검색 증강 생성)란?RAG는 외부 데이터베이스에서 검색한 정보를 LLM이 통합하여 응답을 생성하는 방식입니다. 하지만 RAG는 검색 과정에서 다음과 같은 문제를 발생시킬 수 있습니다:검색 지연: 검색에 시간이 소요됩니다.문서 선택 오류: 불필요한 정보를 검색하거나 중요한 정보를.. 이전 1 다음
