연구진은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 단점을 개선하기 위해 BERAG(Bayesian Ensemble Retrieval-Augmented Generation) 프레임워크를 제안했어요.
BERAG는 언어 모델이 개별 검색 문서에 기반하여 답변을 생성하도록 하여 문서 기여도 명확화 및 '중간에 길 잃는' 현상 완화에 기여해요.
지식 기반 시각 질의 응답 작업에서 표준 RAG보다 성능이 향상되었으며, 문서 기여도 추적 및 빠른 디코딩을 가능하게 해요.