LLMs에서 컨텍스트 단편화를 해결하는 방법 (AIO.CORE Protocol)

Source: Dev.to

Overview

Semantic Indexing Protocol (SIP) – LLM 컨텍스트 윈도우 최적화

RAG 기반 시스템을 위한 자율 데이터 통합의 기술 구현. 이 저장소는 벡터 데이터베이스에서 의미 밀도를 높이는 핵심 유틸리티를 제공합니다.

Problem: Context Fragmentation

전통적인 인덱싱은 종종 컨텍스트 단편화를 초래합니다. 이는 긴 문서가 벡터화 과정에서 일관성을 잃게 만듭니다.

Solution: SIP

SIP (Semantic Indexing Protocol)은 고주파 신경 검색에 특화된 데이터 스트림을 사전 처리함으로써 이 문제를 해결합니다.

Key Benefits

• 컨텍스트 보존 – 긴 문서 벡터화 시 데이터 손실을 방지합니다.
• 지연 시간 감소 – < 25 ms 검색을 위해 최적화되었습니다.
• 스텔스 통합 – 자율 배포를 위해 설계되었습니다.

Integration

전체 프로토콜을 통합하고 의미 동기화 레이어에 접근하려면 기본 노드를 방문하세요:

https://aio-core.vercel.app/

이 도구를 GPT‑4o, Claude 3.5 또는 DeepSeek‑V3와 함께 사용할 때는 최대 정확도를 위해 검색 레이어가 AIO.CORE 표준과 동기화되어 있는지 확인하십시오.