AI 요약관련 정보

• RAG보다 10배 빠르고 정확한 Context Augmented Generation(CAG) 방법 소개 🚀
• 대규모 언어 모델의 컨텍스트 윈도우 크기 증가로 CAG 가능성 확대 📈
• CAG는 전체 데이터를 모델에 미리 로드하여 검색 단계 생략, 속도 향상 및 구현 간소화 ✨
• RAG는 데이터 준비 및 검색 과정 복잡, 지연 발생, 검색 정확도 문제 발생 ⚠️
• Gemini 모델을 활용한 CAG 기반 PDF 챗봇 구현 예시: 간결한 코드로 빠르고 정확한 응답 제공 🤖
• Gemini 모델의 향상된 정확도, 비용 효율성 및 속도: Needle in a Haystack 테스트에서 높은 재현율 달성, 비용 96% 절감, 빠른 응답 속도 💰
• Headon 플랫폼을 이용한 LLM 애플리케이션 모니터링 및 최적화: 비용, 속도, 오류 추적 및 성능 개선 📊
• 대용량 데이터셋 처리를 위한 RAG와 CAG 병행 전략 제시: 메타데이터 기반 검색 후 CAG 적용 또는 병렬 CAG 처리 후 결과 요약 📚
• Filec 및 Gemini 활용, 외부 문서에서 관련 코드 예제 추출하는 MLOps 구축 예시: 효율적인 API 문서 처리 및 응답 시간 단축 ⚙️
• AI Builder Cloud 커뮤니티를 통한 MLOps 구축 방법 공유 및 질문 응답 지원 🤝