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RAG 비용 절감

SCOPE 프롬프트 압축의 원리: 기계적 토큰 삭제가 아닌, 문맥을 이해하고 핵심 내용을 다시 작성(Rewriting)하여 LLM 비용을 절감하는 과정 시각화

LLM 프롬프트 압축, 무작정 지우면 망합니다 (SCOPE 활용법)

RAG 비용 문제로 고민이신가요? 단순 토큰 삭제가 아닌, 문맥을 이해하고 재구성하는 프롬프트 압축 기술 SCOPE를 소개합니다. LLM 토큰 최적화로 API 비용은 줄이고 답변 정확도는 높이는 RAG 비용 절감의 핵심 전략을 지금 확인하세요.

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RAG 컨텍스트 압축을 위한 구조적 압축 개념도 스케치. 여러 개의 정보 블록이 의미 단위로 연결되어 복잡한 네트워크 구조를 형성하고 있으며, 이는 LLM 할루시네이션을 줄이는 텍스트 지도를 나타냄

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.

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