IA-RAG은 LLM에 동적 지식을 제공하는 시간 간격 기반 RAG 프레임워크입니다. 지식을 시간 간격으로 모델링하고 Allen의 시간 간격 대수를 활용하여 시간적 의존성을 관리합니다. 복합적인 시간 추론 작업에서 기존 RAG보다 뛰어난 성능을 보였습니다.
IA-RAG은 불확실한 시간 경계를 처리하기 위해 Sub-graph Time Tightening 메커니즘을 도입하여 퍼지 간격을 논리적 제약 조건으로 개선합니다. 코드 GitHub에서 공개됐어요.
TimeQA, TempReason, ComplexTR 벤치마크에서 IA-RAG은 강력한 시간 검색 및 추론 성능을 입증했어요.