연구진이 대규모 코퍼스 검색의 효율성과 정확성을 높이는 DR-DCI 프레임워크를 발표했어요. DR-DCI는 검색 결과를 기반으로 작업 공간을 동적으로 확장하여 코퍼스 내에서 유연한 검색, 필터링, 비교, 검증 작업을 수행해요.
DR-DCI는 기존 DCI 방식의 성능 저하 문제를 해결하고, Browsecomp-Plus 벤치마크에서 73.3%의 정확도를 달성하며 기존 방식 대비 최대 8.3% 향상된 결과를 보여줬어요.
10만 개에서 1천만 개 규모의 코퍼스에서도 안정적으로 작동하며, 2천만 개 규모의 Wiki-18 QA 설정에서도 우수한 성능을 발휘했어요.