연구진은 LLM 기반 에이전트 시스템의 증가에 따라 테이블 검색의 관련성이 주제 유사성뿐 아니라 명시적인 콘텐츠 및 스키마 제약 조건에 따라 달라지는 Instruction-Following Table Retrieval (IFTR)라는 새로운 과제를 제시했어요.
FollowTable은 IFTR을 평가하기 위한 최초의 대규모 벤치마크로, 콘텐츠 범위 민감도와 스키마 기반 요구 사항 인지라는 두 가지 핵심 과제를 해결하는 데 중점을 둡니다.
기존 검색 모델은 세밀한 지시사항을 따르는 데 어려움을 겪으며, 표면적인 의미적 단서에 치우치고 스키마 기반 제약 조건을 처리하는 데 한계가 있는 것으로 나타났습니다.