FT-RAG은 테이블 데이터를 더 잘 이해하고 추론 성능을 높이기 위해 설계된 새로운 프레임워크입니다. 테이블을 세부적인 의미 단위로 나누고 구조적 이웃 확장 메커니즘을 활용하여 관련 정보를 검색합니다.
FT-RAG은 기존 RAG 시스템의 한계를 극복하고 테이블 수준 및 셀 수준의 정확도를 각각 23.5% 및 59.2% 향상시켰습니다.
연구팀은 FT-RAG의 성능을 평가하기 위해 9870개의 질문-답변 쌍으로 구성된 Multi-Table-RAG-Lib 벤치마크를 공개했습니다.