연구진은 검색 증강 생성(RAG)에서 외부 지식 접근 비용을 고려하는 새로운 설정을 제안했어요. MS MARCO v2.1 데이터셋에 접근 비용 티어를 추가해 다양한 벤치마크를 통해 실험을 진행했어요.
고정된 증거 선택 방식은 취약하며, 예산이 클수록 답변 품질이 향상되지 않는다는 사실이 확인됐어요. 특히 비용이 높은 증거가 특정 분야에 맞춰져도 효과가 미미했어요.
LLM 에이전트는 적응형 증거 획득 제어기로서 유망하지만, 모델과 작업에 따라 성능이 크게 달라지는 한계가 있어요.