전통적인 RAG는 수백 개의 문서를 아우르는 분석 작업에서 한계에 부딪힙니다. 이 게시물에서는 AWS에서 작업 인식 지식 압축(TAKC)을 사용하여 전체 지식 기반을 작업별 표현으로 사전 압축하고, 여러 충실도 계층에 캐싱하며, 각 쿼리를 올바른 계층으로 라우팅하는 방법을 보여줍니다. 배포 가능한 오픈 소스 구현도 제공합니다.