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THINK-ON-GRAPH 2.0 : DEEP AND FAITHFUL LARGE LANGUAGE MODEL REASONING WITH KNOWLEDGE-GUIDED RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION    0. ABSTRACT 대형 언어 모델(LLMs)은 자연어 처리 분야에서 강력한 성능을 보이지만, 복잡한 질문을 처리할 때 지식 부족과 환각(hallucination) 문제를 겪습니다. 이를 보완하기 위해 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식이 도입되었지만, 기존 방식은 깊이 있는 정보 검색이 어려워 복잡한 추론을 수행하는 데 한계가 있습니다.ToG-2(Think-on-Graph 2.0)는 이러한 문제를 해결하기 위해 KG(지식 그래프)와 문서 검색을 ..

THINK-ON-GRAPH: DEEP AND RESPONSIBLE REASONING OF LARGE LANGUAGE MODEL ON KNOWLEDGE GRAPH   0. 초록 (Abstract)대형 언어 모델(LLMs)의 한계와 새로운 가능성대형 언어 모델(LLMs)은 놀라운 자연어 처리 성능을 보여왔지만, 복잡한 추론 문제에서는 여전히 한계를 보이고 있습니다. 특히, 지식이 부족하거나 오래된 경우 hallucination 문제를 일으키며, 추론 과정에서 투명성과 책임감이 부족한 모습을 보입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지식 그래프(Knowledge Graph, KG)를 활용하는 방법론이 주목받고 있습니다.ToG(Think-on-Graph): LLM과 KG의 긴밀한 통합기존에는 LLM이 질문을 SP..