When All Context Matters: Extended Cache Augmented Generation - Luis Romero-Sevilla, Orbis
이 영상은 데이터가 상호 연결되고 빠르게 변화하는 환경에서 정확한 답변을 추출하는 'Extended Cache Augmented Generation (ECAG)' 기법을 소개합니다. 단순 RAG의 한계와 GraphRAG의 계산 비용 문제를 해결하기 위한 병렬 Cache Augmented Generation (CAG) 기반의 새로운 접근 방식을 제시합니다.
핵심 요약
- 단순 RAG는 모든 문서가 질문에 관련 있을 때 LLM에 모든 문서를 전달하는 데 한계가 있습니다.
- GraphRAG는 LLM을 사용하여 문서에서 엔티티와 관계를 추출하여 지식 그래프를 구축하지만, 데이터가 자주 변경되면 재계산 비용이 매우 비쌉니다.
- Cache Augmented Generation (CAG)은 대규모 컨텍스트 창을 가진 모델을 사용하지만, 컨텍스트 창이 제한적이고 채워질수록 답변 품질이 저하될 수 있습니다.
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