지금은마라톤중

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 ..