최근의 언어 모델은 대규모 문맥 창으로 한 번에 처리할 수 있는 정보량을 크게 증가시켰다. 수십만 개 또는 수백만 개의 토큰을 처리할 수 있는 모델들이 등장함에 따라 검색 보완 생성(RAG)은 더 이상 필요하지 않다고 가정하기 쉽지만, 선택적 검색이 모든 데이터를 프롬프트에 넣는 것보다 더 효율적이고 신뢰할 수 있다. 이는 대규모 문맥 창을 효율적으로 활용하면서도 정보를 효과적으로 검색하고 활용할 수 있기 때문이다. 특히, 모든 데이터를 프롬프트에 넣는 것은 불필요한 정보를 포함할 수 있고, 결과적으로 모델의 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 선택적 검색이 더 효율적이고 신뢰할 수 있는 방법으로 부상하고 있다. 선택적 검색은 필요한 정보만을 검색하여 모델의 작업을 최적화하고 결과를 향상시킨다. 이러한 이유로 선택적 검색이 모든 데이터를 프롬프트에 넣는 것보다 훨씬 효율적이고 신뢰할 수 있다. 또한, 선택적 검색은 모델의 성능을 향상시키는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 모델이 실제 상황에서 더 효과적으로 작동하도록 지원한다. 선택적 검색은 모델의 작업을 최적화하고 결과를 향상시키는 데 필수적인 요소로 부상하고 있다.

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