SERE는 LLM의 이벤트 인과 관계 식별(ECI) 성능을 향상시키기 위해 개발된 구조적 예제 검색 프레임워크입니다. SERE는 개념 경로 측정, 구문 측정, 인과 패턴 필터링 등 세 가지 구조적 개념을 기반으로 예제를 검색하여 LLM의 편향을 완화하고 정확도를 높입니다. SERE의 소스 코드는 GitHub에서 공개되었으며, 다양한 ECI 데이터셋에 대한 실험을 통해 효과가 입증되었습니다.