연구자들이 벡터 RAG 시스템과 LLM-컴파일 위키 두 가지 방식을 비교 분석하여 LLM이 연구 코퍼스에 대한 질문에 답하는 성능을 평가했어요.
위키는 여러 논문 간의 연결에 더 강점을 보였지만, 답변 구성 능력은 조정 후 큰 차이를 보이지 않았고, RAG는 단일 사실 조회 질문에 대한 등록된 테스트를 충족했어요.
탐색적 분석 결과, 위키는 청구 수준 인용 확인에서 유리했고, 분해 기반 RAG는 위키의 장점을 일부 회복했지만, 청구별 인용 지원은 회복하지 못했어요.