엔티티 기반 코퍼스 맵으로 문서 검색 효율 높인다

핵심 요약

• 여러 문서에 흩어진 정보를 연결해야 하는 질문이나 작업 완료 시 LLM 에이전트가 전체 코퍼스를 반복 검색하는 방식은 비효율적이고 토큰을 많이 소비한다.
• 연구팀이 제안한 CorpusMap은 코퍼스를 엔티티(개체)를 중심으로 조직화하는 네비게이션 레이어로, 문서에서 자동 추출한 반복되는 엔티티를 Entity Page로 표현한다.
• 각 Entity Page는 해당 엔티티에 대한 정보를 모으고 그 엔티티를 언급하는 모든 문서로 링크를 연결해 엔티티-문서 간 그래프를 구성한다.
• CorpusMap은 오프라인에서 문서 간 같은 엔티티 언급을 해결하므로, 추론 시마다 관계를 다시 찾지 않고 쿼리 간에 링크를 공유한다.
• 7개 모델과 3개 벤치마크 데이터셋으로 검증 결과 CorpusMap은 원본 코퍼스 검색 대비 증거 발견과 답변 품질을 개선하면서 평균 토큰 사용량을 줄인다.
• 다른 4가지 네비게이션 레이어보다도 성능이 우수하며, 엔티티가 대규모 문서 컬렉션 네비게이션의 효과적인 기반임을 보여준다.