"Beyond RAG: How cache-augmented generation reduces latency, complexity for smaller workloads"라는 제목의 VentureBeat 기사에서는 전통적인 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 방식에 대한 Cache-Augmented Generation(CAG)의 장점과 방법론을 다룹니다. 주요 내용을 요약하면 다음과 같습니다.

Cache-Augmented Generation(CAG)란 무엇인가?
CAG는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 외부 지식을 실시간 검색 없이 통합하는 방법입니다. 이는 관련 문서를 LLM의 컨텍스트에 미리 로드하고 키-값(KV) 캐시를 미리 계산함으로써 이루어집니다.

CAG의 주요 단계
1. 외부 지식 미리 로드 : 관련 문서를 처리하여 LLM의 확장된 컨텍스트 창에 맞게 변환합니다. 이러한 문서는 미리 계산된 KV 캐시에 인코딩됩니다.
2. 추론 : 추론 중에 미리 계산된 KV 캐시가 사용자 쿼리와 함께 로드되어, LLM이 추가 검색 단계 없이 응답을 생성할 수 있게 합니다. 이로 인해 검색 지연이 없어지고 검색 오류의 위험이 줄어듭니다.
3. 캐시 초기화 : 시스템 성능을 유지하기 위해, KV 캐시는 추론 중 새로 추가된 토큰을 잘라내는 방식으로 효율적으로 초기화될 수 있습니다. 이는 전체 캐시를 디스크에서 다시 로드하지 않고도 빠르게 재초기화할 수 있습니다.

CAG의 장점
- 지연 시간 감소 : CAG는 지식을 미리 로드하여 즉각적인 응답을 제공함으로써 데이터 가져오기 지연을 최소화합니다. 전통적인 RAG 방식보다 최대 40배 더 빠를 수 있습니다.
- 맥락 정확성 : 미리 로드된 특성 덕분에 검색 오류의 위험이 줄어들어, 보다 정확하고 맥락에 맞는 응답을 보장합니다.
- 간소화된 시스템 구조 : CAG는 검색 단계를 생략함으로써 시스템 구조를 간소화하고 실시간 데이터 검색 관리의 복잡성을 줄입니다.

CAG의 한계
- 정적 데이터에 의존 : CAG는 데이터가 유한하고 미리 정해져 있을 때 최적으로 작동합니다. 맥락이 적절히 조정되지 않으면 개방형 쿼리를 효과적으로 처리하지 못할 수 있습니다.
- 확장성 및 메모리 제약 : CAG는 과도한 캐싱으로 인해 사용 가능한 자원을 압박하지 않도록 주의 깊게 관리해야 합니다.

요약하자면, CAG는 관련 지식을 미리 로드하고 캐시함으로써 LLM에서 응답을 생성하는 보다 간소화되고 효율적이며 정확한 접근 방식을 제공합니다. 이는 RAG에 비해 지연 시간과 복잡성을 줄여줍니다.