연구진은 LLM 생성 과정에서 문서의 유용성을 평가하는 새로운 재순위화 프레임워크 CAR(Confidence-Aware Reranking)을 제안했습니다. CAR은 생성기의 신뢰도 변화를 문서 유용성 신호로 활용하며, 쿼리-문서 관련성 외에 생성에 도움이 되는 문서를 우선적으로 선택합니다. BEIR 데이터셋 실험 결과, CAR은 다양한 검색 및 재순위화 모델에서 NDCG@5를 꾸준히 향상시켰으며, 생성 F1 점수와 강한 상관관계를 보였습니다.