CAG: RAG보다 40배 빠른 캐시 강화 생성 방법

RAG(검색 증강 세대)보다 40배 빠른 CAG(캐시 증강 세대)는 외부 데이터를 실시간으로 검색하는 대신 모든 지식을 모델 컨텍스트에 미리 로드하여 지식 습득을 혁신적으로 개선합니다. 이는 마치 거대한 라이브러리를 필요할 때 넘겨볼 수 있는 이동형 툴킷으로 압축한 것과 같으며, CAG 구현은 매우 우아합니다:

• 먼저 문서가 LLM 컨텍스트 창에 맞도록 사전 처리됩니다.
• 그런 다음 처리된 콘텐츠는 키-값 캐시로 인코딩됩니다.
• 마지막으로 이 캐시는 메모리 또는 하드 드라이브에 저장되어 언제든지 불러올 수 있습니다.

그 결과는 놀랍습니다. HotPotQA 및 SQuAD와 같은 벤치마크 데이터 세트에서 CAG는 40배 더 빠를 뿐만 아니라 훨씬 더 정확하고 일관성이 높습니다. 이는 검색 오류나 불완전한 데이터의 문제 없이 전체적으로 컨텍스트를 캡처할 수 있기 때문입니다.

실제 적용 측면에서 이 기술은 의료 진단, 재무 분석, 고객 서비스 등의 분야에서 유망한 기술입니다. 복잡한 아키텍처의 유지 관리 부담을 피하면서 AI 시스템이 높은 성능을 유지할 수 있습니다.

결국 CAG의 혁신은 '테이크-어스-유고'를 '캐리-어라운드'로 전환하여 효율성을 개선할 뿐만 아니라 AI 배포의 새로운 가능성을 열어준다는 점입니다. 이는 차세대 AI 아키텍처의 표준이 될 수 있습니다.

참조:
[1] https://github.com/hhhuang/CAG
[2] https://arxiv.org/abs/2412.15605
[3] 긴 컨텍스트의 LLM, 긴 인컨텍스트 학습으로 어려움을 겪다: https://arxiv.org/pdf/2404.02060v2