최신 정보 검색은 인간이 아닌 LLM에 의해 RAG 및 에이전트 검색을 통해 주로 소비되고 있습니다. LLM은 제한된 어텐션 예산으로 인해 노이즈에 취약하며, 이는 환각 및 추론 오류의 직접적인 원인이 됩니다. 본 논문에서는 어텐션 창 내에서 사용 가능한 증거의 밀도와 검증 가능성을 극대화하는 노이즈 제거가 정보 접근 파이프라인의 주요 병목 현상으로 부상하고 있다고 주장합니다.