검색기 없이 문서를 찾는 'DecisionRAG' 공개, 268만 개 단락 검색에 0.7초
연구진이 기존 벡터 검색기 대신 결정 모델을 활용하는 DecisionRAG를 공개했다. 텍스트를 생성하며 추론하는 대신, 도서관 책을 찾듯 문서를 계층별로 나누고 단 한 번의 연산으로 후보군을 평가해 가지를 좁혀간다. 268만 개 위키피디아 단락 검색에 0.7~1.8초밖에 걸리지 않으며 기존 검색·재순위화 조합보다 뛰어난 정확도를 기록했다.
연구진이 기존 벡터 검색기 대신 결정 모델을 활용하는 DecisionRAG를 공개했다. 텍스트를 생성하며 추론하는 대신, 도서관 책을 찾듯 문서를 계층별로 나누고 단 한 번의 연산으로 후보군을 평가해 가지를 좁혀간다. 268만 개 위키피디아 단락 검색에 0.7~1.8초밖에 걸리지 않으며 기존 검색·재순위화 조합보다 뛰어난 정확도를 기록했다.