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RAG 없이 20만 대 자동차와 실시간으로 대화하기 (1)

문제RAG 기반 벡터 DB는 하루 수천 건의 차량 거래·가격 변동을 실시간 반영하지 못해 이미 판매된 차량을 추천하는 유령 차량 문제가 발생했다.
접근RAG의 검색-생성 패턴 대신 실시간 API 오케스트레이션을 채택했다. 필요한 차량 정보를 API로 직접 수집해 LLM에 전달하고, 일관된 데이터 구조로 프롬프트 캐싱을 최적화했다.
결과입력 비용 90% 이상을 절감하면서 실시간 재고 정확도와 완전한 차량 컨텍스트 제공을 동시에 달성했다.
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