기업 신용 심사는 수백 페이지 분량의 다양한 언어 금융 문서를 분석해야 합니다.
기존 RAG 파이프라인은 의미 유사성에 최적화되어 의사 결정에 도움이 되지 않는 문맥을 자주 제시하는 '유사성-유용성 격차' 문제를 겪습니다.
연구진은 2단계 비매개변수 검색 아키텍처를 제안하여 광범위한 후보 검색과 고정밀 유용성 순위를 분리합니다.
실제 배포 결과, 문서 검토 시간을 몇 시간에서 약 3분으로 줄여 문서 중심 의사 결정 지원 워크플로우에서 유용성 기반 RAG 아키텍처의 실용성을 입증했습니다.