연구진은 긴 문서 처리 시 발생하는 메모리 및 속도 문제를 해결하기 위해 Doc-to-Atom 프레임워크를 제안했어요. Doc-to-Atom은 문서를 의미론적 타입의 지식 원자로 분해하고, 각 원자를 독립적인 micro-LoRA 어댑터로 컴파일하여 필요할 때 조립하는 방식이에요. 실험 결과, Doc-to-Atom은 기존 Doc-to-LoRA 방식보다 성능이 뛰어나고 문서 내부화 비용도 절감하는 것을 확인했어요.