연구진은 RAG 모델이 답변 생성 시 맥락 정보보다 내부 지식에 의존하는 문제를 해결하기 위해 Faithfulness-QA 데이터셋을 개발했어요.
Faithfulness-QA는 SQuAD와 TriviaQA 데이터셋을 기반으로, 답변과 관련된 개체명을 다른 개체명으로 대체하여 맥락과 내부 지식 간의 충돌을 유도하는 방식으로 구축되었어요.
본 데이터셋은 RAG 모델의 맥락 충실도 향상을 위한 학습 자료 및 평가 벤치마크로 활용될 예정이며, 관련 자료는 GitHub에서 확인할 수 있어요.