연구팀은 LLM의 질의 재작성 능력을 임베딩 모델에 담아내는 RCEM이라는 대화형 검색 모델을 제안했어요. RCEM은 기존 방식과 달리 대화형 질의 임베딩과 재작성된 질의 임베딩을 정렬하여, 데이터 분포 변화에 더 강건한 검색 성능을 보여줘요. QReCC, TopiOCQA, TREC CAsT 데이터셋 실험 결과, RCEM은 기존 모델보다 최대 20% 높은 Recall@10 성능을 기록했어요.