연구팀은 LLM의 불투명한 지식 저장 방식의 한계를 극복하기 위해 KoRe라는 새로운 방법론을 제시했습니다. KoRe는 1-hop 서브 그래프를 압축된 지식 토큰으로 변환하여 LLM에 주입하는 방식으로, 기존 방식보다 토큰 사용량을 최대 10배까지 줄일 수 있습니다. 세 가지 벤치마크 테스트 결과, KoRe는 경쟁력 있는 성능을 보이며 LLM의 지식 기반을 효율적으로 강화하는 것으로 나타났습니다.