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표제지 2

목차 5

초록 10

Abstract 11

제1장 서론 12

제2장 이론적 배경 및 관련 연구 14

2.1. 이론적 배경 14

2.1.1. 멀티홉 질의응답의 개념과 유형 14

2.1.2. 멀티홉 질의응답을 위한 접근법 15

2.1.3. 검색 증강 생성의 개념 16

2.2. 관련 연구 17

2.2.1. 질문 분해 기법 17

2.2.2. 반복 검색 기반 RAG 18

2.2.3. 에이전트 RAG 19

2.2.4. 지식그래프 기반 추론 20

2.3. 기존 연구의 한계 및 과제 20

2.3.1. 지식 관리의 효율성 문제 21

2.3.2. 검색 과정의 체계화 문제 21

2.3.3. 한국어 특화 최적화의 필요성 22

2.3.4. 실용적 구현의 어려움 23

제3장 제안 방법 24

3.1. KoChainRAG 개요 24

3.2. 오프라인 지식 구성 단계 25

3.2.1. 데이터 준비 26

3.2.2. 데이터 전처리 26

3.3. 온라인 질의응답 단계 27

3.3.1. 질의 유형 분석 및 추론 전략 선택 27

3.3.2. 연쇄 추론 전략 28

3.3.3. 병렬 추론 전략을 통한 연쇄 추론의 보완 30

3.3.4. 비교형 질의응답을 위한 병렬 추론 전략 33

3.3.5. 한국어 특화 앙상블 검색 33

3.3.6. KoChainRAG 추론 과정의 수식화 35

3.4. 소결 36

제4장 실험 및 결과 분석 37

4.1. 실험 환경 및 데이터셋 37

4.1.1. 실험 환경 37

4.1.2. 데이터셋 38

4.2. 브릿지형 멀티홉 질의응답 성능 평가 42

4.2.1. 실험 모델 및 방법 42

4.2.2. 평가 지표 설명 43

4.2.3. 실험 결과 44

4.2.4. 오류 분석 46

4.3. 구성 요소별 기여도 분석 47

4.4. 복잡 구조 멀티홉 추론 확장성 검증 49

4.5. 비교형 멀티홉 질의응답 성능 평가 50

제5장 결론 52

5.1. 결론 52

5.2. 향후 연구 방향 53

5.2.1. 시스템 고도화 방향 53

5.2.2. 실용적 확장 방향 54

참고문헌 55

부록 56

1. 지식베이스 구축 프롬프트 목록 56

2. 브릿지형 멀티홉 질의응답 프롬프트 목록 57

3. 비교형 멀티홉 질의응답 프롬프트 목록 59

4. 실험 Baseline 프롬프트 목록 61

표목차 8

[표 1] 문장으로부터 추출된 triplet 메타데이터 예시 27

[표 2] 실험 환경 구성 37

[표 3] 엑소브레인 멀티홉 QA 데이터셋 설명 38

[표 4] 브릿지형 데이터셋 예시 39

[표 5] 브릿지형 3-hop 데이터셋 예시 40

[표 6] 비교형 질문의 유형 분류 41

[표 7] 비교형 데이터셋 예시 42

[표 8] 브릿지형 멀티홉 질의응답 실험 모델 43

[표 9] 브릿지형 멀티홉 질의응답 평가 지표 43

[표 10] 브릿지형 멀티홉 질문에 대한 성능 비교 45

[표 11] 브릿지형 멀티홉 질문에 대한 계산 효율성 비교 46

[표 12] 실패 분석 - 부분 정답 예시 47

[표 13] 실패 분석 - 오답 원인 47

[표 14] 구성 요소별 Ablation Study 결과 48

[표 15] 3-hop 이상의 브릿지형 멀티홉 질문에 대한 성능 49

[표 16] 비교형 멀티홉 질문에 대한 성능 비교 50

그림목차 9

[그림 1] RAG 개념도 16

[그림 2] KoChainRAG 전체 아키텍처 24

[그림 3] 오프라인 단계의 지식 구축 과정 25

[그림 4] 질의 유형 분석 및 추론 전략 선택 과정 28

[그림 5] 브릿지형 멀티홉 질의응답 처리 아키텍처 32

[그림 6] 비교형 멀티홉 질의응답 처리 아키텍처 33

[그림 7] 앙상블 리트리버의 구조 34

[그림 8] 브릿지형 멀티홉 성능 평가 결과 (Zero-shot QA 제외) 44

초록보기

 본 연구는 하나의 질문에 답하기 위해 여러 단계의 추론과 여러 정보의 연결이 필요한 멀티홉(multi-hop) 질의응답 문제를 다룬다. 기존 RAG는 이러한 복잡한 추론 경로를 효과적으로 처리하지 못하는 한계를 보이며, 특히 한국어와 같은 교착어의 특성을 고려한 멀티홉 질의응답 시스템 연구가 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 한국어 멀티홉 질의응답을 위한 체계적 접근법인 KoChainRAG(Korean Chained Retrieval-Augmented Generation)를 제안한다.

KoChainRAG는 복잡한 질문을 단일 홉 단위로 분해하고 체인 형태로 연결하여 순차적으로 처리하는 구조화된 방법론을 제시한다. 각 단계에서 얻은 답변을 활용하여 다음 단계의 질문을 구체화함으로써 단계적 추론을 통해 최종 답변을 도출한다. 또한 문서에서 자동으로 추출한 주어-관계-객체(triplet) 형태의 구조화된 지식을 메타데이터로 활용하여, 명시적인 지식 그래프 구축 없이도 그래프 기반 추론 효과를 제공한다. 이와 함께 한국어 특성을 고려한 검색 기법을 통해 한국어 텍스트에 대한 검색 정확도를 향상시켰다.

본 연구가 제안하는 KoChainRAG는 복잡한 시스템 구축 없이도 효과적인 성능을 보이며, 한국어 멀티홉 질의응답 문제에 대한 실용적인 해결 방안으로서 향후 관련 시스템 개발의 유용한 참조점이 되기를 희망한다.

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