CAG(Cache Augmented Generation)의 이해와 RAG와의 비교

Cache Augmented Generation (CAG)

생성형 AI의 새로운 접근법: 캐시 기반 생성 기술의 이해

CAG란 무엇인가?

• CAG = Cache Augmented Generation
• 최근 모델의 컨텍스트 창 크기 증가와 함께 주목
• RAG와 달리 검색 과정 없이 캐시에 저장된 정보로 응답 생성

RAG와 어떻게 다를까?

• RAG(Retrieval Augmented Generation): 외부 지식 검색 후 답변 생성
• CAG(Cache Augmented Generation): 미리 저장된 정보로 즉시 생성, 검색 없음
• 핵심 차이: 검색 유무

CAG의 장점

• 검색 지연 없음 → 빠른 응답
• 복잡한 검색 로직 제거 → 프로세스 단순화
• 캐시에 의한 지식 유지 → 일관성 높은 응답 가능

CAG의 한계

• 지식 업데이트 어려움 → 캐시 갱신 필요
• 컨텍스트 창 제한 → 너무 큰 정보는 부담
• 최신 논문 참고 필요: 한계 분석 및 보완 방법 연구 중

CAG가 RAG를 보완하는 방식

• RAG의 문제: → 검색 실패, 속도 저하, 관련도 낮은 정보
• CAG의 해결: → 캐시 기반 응답으로 검색 오류 제거
• 지연 최소화와 응답 일관성 확보

요약 정리

항목	RAG	CAG
방식	외부 검색 후 생성	캐시에 저장된 정보로 직접 생성
장점	최신 정보 반영 가능	빠름, 단순화, 일관성 있음
단점	검색 오류/지연 가능	캐시 관리 필요, 유연성 낮음

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