RAG 방식이 수백 개의 문서를 다루는 분석 작업에서 한계를 드러내고 있어요. 본문은 AWS에서 작업 기반 지식 압축(TAKC)을 활용해 지식 기반을 작업별 표현으로 미리 압축하고, 다양한 수준으로 캐싱하며, 쿼리를 적절한 티어로 라우팅하는 방법을 소개합니다.
TAKC는 기존 RAG의 성능 병목 현상을 해결하고, 대규모 지식 기반에서 더 빠르고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.
본문에서는 오픈 소스 구현체를 제공하여 사용자들이 직접 배포하고 활용할 수 있도록 지원합니다.