구글 딥마인드 팀이 최근 발표한 연구에 따르면, RAG(검색-증강 생성) 시스템은 일반적으로 쿼리와 문서를 고정 차원 벡터 공간으로 매핑하는 밀집 임베딩 모델에 의존한다. 이 접근 방식은 많은 AI 응용 프로그램에서 기본 설정이 되었지만, 최근 연구에서는 이러한 방법이 규모에 한계를 가지고 있음을 밝혔다. 이러한 한계는 더 큰 모델이나 더 나은 훈련만으로 해결할 수 없는 기본적인 구조적 한계라고 설명된다. 더 많은 세부 사항을 알고 싶다면 링크를 확인해보자.

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