연구진은 개인 AI 에이전트의 온디바이스 구현을 위해 개인화된 맥락을 저장하는 데 필요한 메모리 효율성을 높이는 EPIC(Efficient Preference-aligned Index Construction)을 제안했어요.
EPIC은 사용자의 선호도를 기반으로 개인화된 맥락을 구축하고 RAG 파이프라인 전반에 걸쳐 통합하여 메모리 사용량을 2,404배 줄이고 선호도 준수 정확도를 20.17% 향상시켰어요.
온디바이스 실험에서 EPIC은 1MB 미만의 메모리 공간을 사용하며 쿼리당 29.35ms의 낮은 지연 시간으로 스트리밍 업데이트를 지원해요.