연구진은 RAG 시스템의 검색 속도 저하 문제를 해결하기 위해 호모로지 기반 추론을 활용하는 HaS 프레임워크를 제안했어요. HaS는 제한된 범위 내에서 후보 문서를 빠르게 검색하고, 호모로지 관계를 기반으로 쿼리 재식별을 통해 문서의 유효성을 검증하는 방식으로 작동해요. 실험 결과, HaS는 검색 지연 시간을 최대 36.99% 단축하고 정확도는 1~2% 미만 감소시키는 효과를 보였으며, 복잡한 멀티홉 쿼리에도 적용 가능해요.