한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

효과적인 RAG Document Data 구조화 전략

Effective RAG Document Data Structuring Strategy

  • 손영진 (이화여자대학교 경영학과) ;
  • 임유경 (이화여자대학교 데이터사이언스학과) ;
  • 박민정 (금오공과대학교 경영학과) ;
  • 채상미 (이화여자대학교 경영학과)
  • Young Jin Son (Dept. of Business Administration, Ewha Womans University) ;
  • Yugyung Lim (Dept. of Data Science, Ewha Womans University) ;
  • Minjung Park (Dept. of Business Administration, Kumoh National Institute of Technology) ;
  • Sangmi Chai (Dept. of Data Science, Ewha Womans University)
  • 발행 : 2024.05.23
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초록

대규모 언어 모델의 발전은 텍스트 생성 및 정보 제공 분야에서 큰 진전을 이루었으며 사용자와의 원활한 소통을 가능하게 했다. 그러나 언어 모델은 특화된 정보 제공에 한계를 가지며 때때로 부정확한 정보를 생성할 수 있다. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법은 이러한 한계를 극복하기 위해 제안되었다. 본 연구에서는 RAG 의 답변품질과 효율성을 높이기 위해 외부 문서 정보와 단어 단위로 카테고리화된 인덱싱 데이터 세트를 함께 제공하여 보다 정확하고 신뢰성 있는 문서 생성을 가능하게 하는 접근법을 제시한다.

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참고문헌

  1. Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., ... & Kiela, D. Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 9459-9474. 2020..
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  3. Wiratunga, N., Abeyratne, R., Jayawardena, L., Martin, K., Massie, S., Nkisi-Orji, I., ... & Fleisch, B. CBR-RAG: Case-Based Reasoning for Retrieval Augmented Generation in LLMs for Legal Question Answering. arXiv preprint arXiv:2404.04302. 2024.
  4. Gao, Y., Xiong, Y., Gao, X., Jia, K., Pan, J., Bi, Y., ... & Wang, H. Retrieval-augmented generation for large language models: A survey. arXiv preprint arXiv:2312.10997. 2023.
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