AURA는 사용자의 숨겨진 의도를 파악하기 위해 LLM 에이전트의 툴 사용 전 인프런스 단계를 추가하는 기술입니다.
AURA는 100개의 쿼리를 활용한 4개의 장면 벤치마크에서 기존 방식보다 잠재적 니즈 커버리지를 7% 향상시켰으며, 4개의 장면 중 3개에서 의미 있는 개선을 보였습니다.
사실 기반 검색 시 AURA는 툴 사용 횟수를 82% 줄이고 개인 정보 보호 관련 오류를 0건으로 줄이는 효과를 보여줍니다. 관련 코드는 GitHub에서 공개됐습니다.