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xRAG 논문 핵심 아이디어 이 논문의 핵심은 다음 한 문장으로 요약할 수 있습니다. 검색된 문서를 텍스트로 LLM에 넣지 말고, retrieval embedding 하나만 “문서 토큰 1개”처럼 넣자. 즉, 기존 RAG는: 를 입력으로 사용했지만, xRAG는: 만 사용합니다.   문제의식 기존 RAG의 가장 큰 문제는: 라는 점입니다.   예를 들어: 이면 대부분의 계산량이 retrieval context 처리에 사용됩니다. 기존…