DeCoRAG은 복잡한 문서 이해를 위한 멀티모달 RAG 파이프라인으로, 기존 방식의 시각-의미 결합 추론 문제를 해결하기 위해 인지적 분리 방식을 도입했어요.
Semantic Anchor를 통해 시각적 주의 집중 현상을 완화하고, Region-Aware Pruning and Cropping (RAP-Crop)을 통해 불필요한 배경 노이즈를 제거하여 효율성을 높였어요.
DeCoRAG은 복잡한 문서 벤치마크에서 기존 방식보다 의미 정확도를 최대 12.5% 향상시키고 DocVQA에도 적용 가능하며, 그래프 구축 과정에서 프롬프트 토큰을 40.8% 절감했어요.