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1건 · "Question Answering"조건 지우기 ×
001▲ 10 · 댓글 3RAG로 복잡한 질문 풀기, 하위 질문으로 단계별 분해기존 RAG는 여러 문서에 흩어진 사실을 연결해야 하는 다단계(multi-hop) 질문에서 약했다.AI · 머신러닝 · DeFT-RAG: Decomposing Multi-Hop Questions into Self-Contained Sub-Questions with Reusable Answers
Key Point복잡한 다단계 질문에서 RAG의 약점을 구조적으로 개선한 방법이며, 실제 LLM 호출을 줄이면서도 정확도를 높인 실용적 성과를 보여준다.
핵심 요약
- 기존 RAG는 여러 문서에 흩어진 사실을 연결해야 하는 다단계(multi-hop) 질문에서 약했다.
- DeFT-RAG는 원래 질문과 지금까지 답한 QA 쌍으로부터 한 번에 하나씩 자립형 하위 질문을 생성한다.
- 각 하위 질문은 묻는 엔티티를 모두 명시하기 때문에, LLM이 계획·추적·재작성 같은 복잡한 작업 대신 단일 작업에만 집중할 수 있다.
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