Anthropic은 비용을 최대 90%, 지연 시간을 최대 85%까지 줄일 수 있는 새로운 기능인 “프롬프트 캐싱”을 Claude AI 모델에 도입했습니다. 이 기능은 개발자가 API 호출 간에 자주 사용되는 컨텍스트를 캐싱할 수 있게 해주어, 긴 대화, 코딩 지원, 대규모 문서 처리에 특히 유용합니다. Google의 Gemini 모델과 유사하지만, Anthropic의 접근 방식은 5분의 짧은 캐시 수명과 더 작은 최소 캐시 가능한 프롬프트 길이와 같은 주요 차이점이 있습니다.
이 프롬프트 캐싱은 현재 베타 단계에 있으며, 툴 정의 캐싱이나 다중 턴 대화와 같은 특정 사용 사례에 적합합니다. 그러나 대규모 지식 기반이 필요한 기업 환경에서는 RAG(검색 증강 생성)를 대체할 수는 없다고 여겨집니다. 대신, 프롬프트 캐싱과 긴 컨텍스트 모델이 RAG를 보완하여 더 광범위한 문서 검색과 더 나은 컨텍스트 관리를 가능하게 할 수 있습니다. 이 영상은 프롬프트 캐싱을 사용한 캐시된 API 호출과 캐시되지 않은 API 호출 간의 성능 비교 및 실용적인 예시도 제공합니다.
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원문 URL : https://www.youtube.com/watch?v=Fv_j52DDJUE
원문 제목 : Is This the End of RAG? Anthropic’s NEW Prompt Caching
