교통 법률 책임 결정은 법적 제재를 할당하는 데 중요하며, 여러 법적 차원의 상호 의존적인 법령 조항을 동시에 식별해야 합니다. 기존 검색 증강 생성 방법은 다차원 검색 병목 현상으로 인해 복잡한 법적 쿼리를 단일 경로로 압축하여 상호 의존적인 법령 차원을 간과합니다. OMAGR은 쿼리를 온톨로지 정렬 앵커로 분해하고 각 차원에 대해 병렬 그래프 검색을 실행하여 차원 간 독립적인 검색을 보장하는 온톨로지 기반 프레임워크입니다.
교통법-QA 데이터세트를 구축하여 전문가가 검증한 벤치마크 데이터세트인 200개의 질문과 527개의 법적 조항을 포함합니다. 실험 결과 TrafficOmni-RAG가 컨텍스트 정확도 및 충실도 지표에서 기존 모델보다 우수한 성능을 보였습니다.
병렬 다중 앵커 검색은 다차원 검색 병목 현상을 효과적으로 해결하며 교통 법률 책임 결정 연구에 유망한 방향을 제시합니다.