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RAG 컨텍스트 압축: AI 할루시네이션 잡고 API 비용 30배 아끼는 법

RAG 시스템의 ‘Lost in the Middle’ 문제와 비용 부담을 해결하고 싶으신가요? EDU 기반 RAG 컨텍스트 압축 기술로 LLM 할루시네이션을 줄이고 정확도를 높이는 방법을 소개합니다. 긴 문서 처리의 비용 효율적인 해답을 지금 확인하세요.

마이크로소프트의 LLMLingua를 통해 성능 저하 없이 프롬프트 압축을 수행하고 LLM 비용 절감 효과를 경험하세요. RAG와 CoT의 한계를 극복하고 API 비용을 최대 20배 아끼는 핵심 원리와 적용 방법을 상세히 분석해 드립니다.

AI가 쉬운 문제도 틀린다면? UCLA 연구진이 입증한 RaR 프롬프트로 정답률을 100% 가까이 높이는 비법을 공개합니다. 질문을 재구성하여 할루시네이션을 잡고 AI 답변 정확도를 극대화하는 프롬프트 엔지니어링 핵심 기술을 지금 확인하세요.

챗봇이 사용자의 잘못된 전제에 동의하는 할루시네이션 현상, 어떻게 해결할까요? ‘Dual-Critique(이중 비판)’ 기법을 통해 AI의 거짓말을 막고 답변의 신뢰도를 높이는 방법을 공개합니다. 바로 복사해서 사용할 수 있는 시스템 프롬프트 템플릿을 확인하세요.

챗GPT가 엉뚱한 소리만 하나요? AI 탓이 아닙니다. 답변 품질을 획기적으로 높이는 AI 질문 잘하는 법 3단계를 공개합니다. 환각 현상을 줄이고 원하는 답을 얻는 S3 프롬프트 ‘마법의 주문’을 복사해서 바로 사용해 보세요.