연구진은 역사 연구에 적합한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 프레임워크인 HistoRAG을 개발했어요. HistoRAG은 시대별 어휘 문제, 벡터 유사성 평가의 한계, 키워드 기반 검색과 의미 검색의 불일치 등 표준 RAG의 문제점을 개선하기 위해 설계됐어요. HistoRAG은 중간 텍스트(Zwischentexte) 개념을 도입하여 LLM 생성 텍스트를 학문적 실천에 책임감 있게 통합하는 방안을 제시해요.