ai 비용 절감1 대화 요약 및 압축 알고리즘 구현 시 절대 하지 말아야 할 실수 3 FACTBRIEF | 기술 분석 리포트 본 리포트는 대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 물리적 제약인 '컨텍스트 윈도우'의 한계와 이를 해결하기 위한 3대 알고리즘의 정량적 지표 및 실무 적용 방안을 객관적 사실에 기반하여 분석합니다. 핵심 요약 바쁘신 분들을 위한 3줄 요약 컨텍스트 한계: LLM에 대화가 누적되면 시스템 프롬프트(지침)를 잊거나, 중간 정보를 놓치는 'Lost in the Middle' 현상이 일어납니다. 3대 해결 알고리즘: 이를 극복하기 위해 '재귀적 요약', '가중치 슬라이딩 윈도우', '시맨틱 클러스터링(RAG 방식)' 압축 기술이 활용됩니다. 실무 최적화: 대화 중요도.. 2026. 6. 12. 이전 1 다음
