BalanceRAG은 LLM-only 답변이 신뢰할 때 불필요한 RAG 사용을 줄이는 연쇄적 RAG 시스템의 위험 교정을 위한 새로운 프레임워크입니다. 두 분기의 불확실성 점수를 기반으로 안전한 작동 지점을 찾아 시스템 수준의 오류율을 제어하며 더 많은 예시를 유지합니다. 실험 결과, BalanceRAG은 지정된 위험 수준을 충족하고, 더 높은 커버리지를 유지하며, 불필요한 검색 호출을 줄입니다.