지금은마라톤중

Retrieval-Augmented Generation with Hierarchical Knowledge    0. Abstract그래프 기반의 RAG 방식은 특정 도메인 태스크에서 LLMs의 엄청난 성능 향상을 가져왔습니다. 그러나, 기존 RAG 방법들은 인간 사고의 계층적 지식을 적절히 활용하지 못해 RAG 시스템의 능력을 제한했습니다. 해당 논문에서는, indexing과 retireval 단계에서의 의미적 이해와 구조를 캡처하여 계층적 지식을 활용하는 HiRAG를 제안합니다. 실험을 통해 HiRAG는 기존 베이스라인 모델 대비 SOTA 성능을 달성했습니다.  1. IntroductionNaive RAG는 관련된 청크를 통해 ‘Hallucination’ 문제를 줄이는데 도움을 줬습니다. 하지만 관련 ..