an이라고 가정 해 봅시다 당신은 조수가 있습니다 현재 이벤트에 대한 질문에 대답하지 못하거나 중요한 상황에서 구식 정보를 제공합니다. 이 시나리오는 점점 더 드물지만 유지의 중요성을 반영합니다. 대형 언어 모델 (LLMS) 업데이트. 고객 서비스 챗봇부터 고급 연구 도구에 이르기까지 모든 것을 전원하는이 AI 시스템은 이해하는 데이터만큼 효과적입니다. 정보가 빠르게 변할 때 LLM을 최신 상태로 유지하는 것은 도전적이고 필수적입니다.
글로벌 데이터의 빠른 성장은 계속 확장되는 과제를 만듭니다. 한때 가끔 업데이트가 필요한 AI 모델은 이제 정확하고 신뢰할 수있는 상태를 유지하기 위해 거의 실시간 적응을 요구합니다. 구식 모델은 사용자를 오도하고 신뢰를 침식하며 기업이 상당한 기회를 놓칠 수 있습니다. 예를 들어, 구식 고객 지원 챗봇은 업데이트 된 회사 정책, 실망스러운 사용자 및 신뢰성에 대한 잘못된 정보를 제공 할 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하면 다음과 같은 혁신적인 기술을 개발했습니다. 검색 세대 (rag) 그리고 캐시 증강 생성 (CAG). Rag는 오랫동안 외부 지식을 LLM에 통합하는 표준 이었지만 CAG는 효율성과 단순성을 강조하는 간소화 된 대안을 제공합니다. Rag는 동적 검색 시스템에 의존하여 실시간 데이터에 액세스하지만 CAG는 사전로드 된 정적 데이터 세트 및 캐싱 메커니즘을 사용하여 이러한 종속성을 제거합니다. 이로 인해 CAG는 특히 대기 시간에 민감한 응용 프로그램 및 정적 지식 기반과 관련된 작업에 적합합니다.
LLM에서 지속적인 업데이트의 중요성
LLM은 고객 서비스에서 고급 분석에 이르기까지 많은 AI 응용 프로그램에 중요합니다. 그들의 효과는 지식 기반을 최신 상태로 유지하는 데 크게 의존합니다. 글로벌 데이터의 빠른 확장은 정기적 인 업데이트에 의존하는 전통적인 모델에 점점 어려움을 겪고 있습니다. 이 빠르게 진행되는 환경은 LLM이 성능을 희생하지 않고 동적으로 적응해야합니다.
CAG (Cache-Augmented Generation)는 필수 데이터 세트 사전로드 및 캐싱에 중점을 두어 이러한 과제에 대한 솔루션을 제공합니다. 이 접근법은 사전로드 된 정적 지식을 활용하여 즉각적이고 일관된 응답을 허용합니다. 실시간 데이터 검색에 의존하는 RAG (Recreval-Augmented Generation)와 달리 CAG는 대기 시간 문제를 제거합니다. 예를 들어, 고객 서비스 설정에서 CAG는 시스템이 자주 묻는 질문 (FAQ) 및 제품 정보를 모델의 컨텍스트 내에 직접 저장할 수 있으므로 외부 데이터베이스에 반복적으로 액세스하고 응답 시간을 크게 향상시킬 필요성을 줄일 수 있습니다.
CAG의 또 다른 중요한 장점은 추론 상태 캐싱의 사용입니다. 중간 계산 상태를 유지함으로써 시스템은 유사한 쿼리를 처리 할 때 중복 처리를 피할 수 있습니다. 이는 응답 시간을 높이고 리소스 사용량을 최적화합니다. CAG는 기술 지원 플랫폼 또는 표준화 된 교육 평가와 같은 쿼리 볼륨과 정적 지식 요구가 높은 환경에 특히 적합합니다. 이러한 특징은 데이터가 자주 변경되지 않는 시나리오에서 LLM이 효율적이고 정확하게 유지되도록하는 변환 방법으로 CAG를 위치시킵니다.
다양한 요구에 맞는 맞춤형 솔루션으로 래그와 CAG 비교
아래는 Rag와 CAG의 비교입니다.
정보 변화를위한 동적 접근법으로서의 래그
RAG는 정보가 지속적으로 발전하는 시나리오를 처리하도록 특별히 설계되어 라이브 업데이트, 고객 상호 작용 또는 연구 작업과 같은 동적 환경에 이상적입니다. 외부를 쿼리하여 벡터 데이터베이스Rag는 관련 컨텍스트를 실시간으로 가져 와서 생성 모델과 통합하여 상세하고 정확한 응답을 생성합니다. 이러한 동적 접근 방식은 제공된 정보가 최신 상태로 유지되도록하며 각 쿼리의 특정 요구 사항에 맞게 조정됩니다.
그러나 Rag의 적응성에는 고유 한 복잡성이 제공됩니다. Rag를 구현하려면 임베딩 모델, 검색 파이프 라인 및 벡터 데이터베이스를 유지 관리하여 인프라 요구를 증가시킬 수 있습니다. 또한 데이터 검색의 실시간 특성으로 인해 정적 시스템에 비해 대기 시간이 높아질 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 애플리케이션에서 챗봇이 실시간 정보 검색을 위해 RAG에 의존하는 경우 데이터 가져 오기 지연이 사용자를 좌절시킬 수 있습니다. 이러한 과제에도 불구하고 RAG는 새로운 정보를 통합 할 때 최신 응답과 유연성이 필요한 응용 프로그램에 대한 강력한 선택으로 남아 있습니다.
최근의 연구에 따르면 RAG는 실시간 정보가 필수적인 시나리오에서 탁월합니다. 예를 들어, 의사 결정에 정확성과 적시성이 중요한 연구 기반 작업에서 효과적으로 사용되었습니다. 그러나 외부 데이터 소스에 대한 의존은 라이브 데이터 검색에 의해 도입되지 않고 일관된 성능이 필요한 응용 프로그램에 가장 적합하지 않을 수 있음을 의미합니다.
일관된 지식을위한 최적화 된 솔루션으로 CAG
CAG는 지식 기반이 안정적으로 유지되는 도메인의 효율성과 신뢰성에 중점을 두어보다 간소화 된 접근 방식을 취합니다. CAG는 모델의 확장 된 컨텍스트 창에 중요한 데이터를 사전로드함으로써 추론 중에 외부 검색이 필요하지 않습니다. 이 디자인은 응답 시간을 더 빠르게 보장하고 시스템 아키텍처를 단순화하여 임베디드 시스템 및 실시간 의사 결정 도구와 같은 저도 애플리케이션에 특히 적합합니다.
CAG는 3 단계 프로세스를 통해 작동합니다.
(i) 먼저, 관련 문서는 전처리되어 사전 계산 키 값 (KV) 캐시로 변환됩니다.
(ii) 둘째, 추론 중에,이 KV 캐시는 사용자 쿼리와 함께로드되어 응답을 생성합니다.
(iii) 마지막으로 시스템을 사용하면 확장 세션 중에 쉽게 캐시 재설정이 성능을 유지할 수 있습니다. 이 접근법은 반복 쿼리의 계산 시간을 줄일뿐만 아니라 외부 시스템에 대한 종속성을 최소화함으로써 전반적인 신뢰성을 향상시킵니다.
CAG는 RAG와 같은 빠르게 변화하는 정보에 적응할 수있는 능력이 부족할 수 있지만, 간단한 구조와 일관된 성능에 중점을두면 정적 또는 잘 정의 된 데이터 세트를 처리 할 때 속도와 단순성을 우선시하는 응용 프로그램에 탁월한 선택이됩니다. 예를 들어, 기술 지원 플랫폼 또는 표준화 된 교육 평가에서 질문이 예측 가능하고 지식이 안정적이므로 CAG는 실시간 데이터 검색과 관련된 오버 헤드없이 빠르고 정확한 응답을 제공 할 수 있습니다.
CAG 아키텍처를 이해하십시오
CAG는 LLMS를 업데이트하여 이러한 모델이 사전로드 및 캐싱 메커니즘에 중점을 두어 쿼리를 처리하고 응답하는 방법을 재정의합니다. 아키텍처는 효율성과 정확성을 향상시키기 위해 함께 작동하는 몇 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다. 먼저, FAQ, 매뉴얼 또는 법률 문서와 같은 정적 지식 영역이 식별되는 정적 데이터 세트 큐 레이션으로 시작합니다. 그런 다음 이러한 데이터 세트는 사전 처리 및 구성되어 토큰 효율성에 대한 간결하고 최적화되도록합니다.
다음은 Context Preloading이며, 여기에는 선별 된 데이터 세트를 모델의 컨텍스트 창에 직접로드하는 것이 포함됩니다. 이는 현대 LLM에서 사용 가능한 확장 토큰 제한의 유용성을 최대화합니다. 대규모 데이터 세트를 효과적으로 관리하기 위해 지능형 덩어리는 일관성을 희생하지 않고 관리 가능한 세그먼트로 분해하는 데 사용됩니다.
세 번째 구성 요소는 추론 상태 캐싱입니다. 이 프로세스는 중간 계산 상태를 캐시하여 되풀이 쿼리에 대한 빠른 응답을 허용합니다. 중복 계산을 최소화 함으로써이 메커니즘은 리소스 사용량을 최적화하고 전반적인 시스템 성능을 향상시킵니다.
마지막으로, 쿼리 처리 파이프 라인을 사용하면 사전로드 된 컨텍스트 내에서 사용자 쿼리를 직접 처리하여 외부 검색 시스템을 완전히 우회 할 수 있습니다. 예상 쿼리 패턴을 기반으로 사전로드 된 데이터를 조정하기 위해 동적 우선 순위 지정을 구현할 수도 있습니다.
전반적 으로이 아키텍처는 RAG와 같은 검색 시스템에 비해 대기 시간을 줄이고 배포 및 유지 보수를 단순화합니다. 사전로드 된 지식 및 캐싱 메커니즘을 사용함으로써 CAG는 LLM이 간소화 된 시스템 구조를 유지하면서 빠르고 신뢰할 수있는 응답을 제공 할 수있게합니다.
CAG의 증가하는 응용
CAG는 사전로드 된 FAQ 및 문제 해결 가이드가 외부 서버에 의존하지 않고 즉각적인 응답을 가능하게하는 고객 지원 시스템에서 효과적으로 채택 할 수 있습니다. 이는 신속하고 정확한 답변을 제공하여 응답 시간을 높이고 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다.
마찬가지로 엔터프라이즈 지식 관리에서 조직은 정책 문서와 내부 매뉴얼을 예압하여 직원을위한 중요한 정보에 대한 일관된 액세스를 보장 할 수 있습니다. 이를 통해 필수 데이터를 검색 할 때의 지연이 줄어들어 의사 결정이 빠릅니다. 교육 도구에서 e- 러닝 플랫폼은 커리큘럼 컨텐츠를 사전로드하여 적시에 피드백과 정확한 응답을 제공 할 수 있으며, 이는 특히 동적 학습 환경에서 유리합니다.
CAG의 한계
CAG에는 몇 가지 이점이 있지만 몇 가지 제한 사항도 있습니다.
- 컨텍스트 창 제약: 전체 지식 기반이 모델의 컨텍스트 창에 맞도록 요구하며, 이는 크거나 복잡한 데이터 세트에서 중요한 세부 사항을 배제 할 수 있습니다.
- 실시간 업데이트 부족: 변경 또는 동적 정보를 통합 할 수 없으므로 최신 응답이 필요한 작업에 적합하지 않습니다.
- 사전로드 된 데이터에 대한 의존성:이 의존성은 초기 데이터 세트의 완전성에 의존하여 다양하거나 예상치 못한 쿼리를 처리하는 능력을 제한합니다.
- 데이터 세트 유지 보수: 사전로드 된 지식은 정확성과 관련성을 보장하기 위해 정기적으로 업데이트되어야하며, 이는 운영적으로 까다로울 수 있습니다.
결론
AI의 진화는 LLM을 관련성 있고 효과적으로 유지하는 것의 중요성을 강조합니다. Rag와 CAG는이 도전을 해결하는 두 가지 뚜렷하지만 보완적인 방법입니다. RAG는 동적 시나리오에 대한 적응성 및 실시간 정보 검색을 제공하는 반면 CAG는 정적 지식 응용 프로그램에 대해 빠르고 일관된 결과를 제공하는 데 탁월합니다.
CAG의 혁신적인 사전 로딩 및 캐싱 메커니즘은 시스템 설계를 단순화하고 대기 시간을 줄여 빠른 응답이 필요한 환경에 이상적입니다. 그러나 정적 데이터 세트에 중점을 둔 것은 동적 상황에서의 사용을 제한합니다. 반면, Rag의 실시간 데이터를 쿼리하는 능력은 관련성을 보장하지만 복잡성과 대기 시간이 증가합니다. AI가 계속 발전함에 따라, 이러한 강점을 결합한 하이브리드 모델은 미래를 정의 할 수있어 다양한 사용 사례에서 적응성과 효율성을 모두 제공 할 수 있습니다.
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