정보 검색 분야에서 LLM 기반 질의 재구성 방법이 효과적이라는 연구가 많지만, 실험 조건이 다양해 결과의 재현 가능성을 평가하기 어려웠어요.
이번 연구에서는 10가지 대표적인 LLM 기반 질의 재구성 방법을 통일된 환경에서 평가하고, 아키텍처, 파라미터 규모, 검색 패러다임, 데이터셋을 다양하게 고려했어요.
결과적으로 질의 재구성 효과는 검색 패러다임에 크게 의존하며, 큰 LLM이 항상 더 나은 성능을 보장하지 않는다는 점을 확인하고, 관련 자료를 공개했어요.