연구진은 관계 완성(RC)에서 LLM의 어려움을 해결하기 위해 다단계 비유 주입 프레임워크인 RC-RAG을 제안했어요. RC-RAG은 관계 비유를 검색, 요약 생성, 관계 완성 생성 단계에 통합하여 희소 정보를 효과적으로 활용해요. 실험 결과, RC-RAG은 5가지 LLM에서 RAG 기반 모델을 능가하며, 특히 희소 정보 환경에서 성능 향상이 두드러졌어요.