동적 고맥락 데이터셋을 위한 확장 캐시 증강 생성(ECAG)

전통적인 RAG 방식은 문서 간 연결성이 높고 데이터가 실시간으로 변하는 환경에서 정확한 답변을 추출하는 데 한계가 있다. 특히 GraphRAG는 데이터 변경 시마다 전체 그래프를 다시 계산해야 하는 막대한 연산 비용이 발생한다. 이를 해결하기 위해 제안된 ECAG(Extended Cache Augmented Generation)는 캐싱 메커니즘을 확장하여 고맥락 시나리오에서도 효율적인 추론을 가능하게 한다. 이 기술은 국방, 의료 등 미션 크리티컬한 분야에서 동적 데이터셋을 다루는 AI 전략의 핵심적인 대안이다.