Adaptive RAGRetrieval-Augmented Generation
Adaptive-RAG: 질문 복잡도에 따라 Retrieval-Augmented LLM을 동적으로 조절하기
기존의 Retrieval-Augmented Large Language Models (LLMs)는 모든 질문에 동일한 전략을 사용하여 비효율적인 경우가 많습니다. Adaptive-RAG는 질문의 복잡도를 먼저 판단하고, 그에 맞춰 No-Retrieval, Single-step, Multi-step RAG 전략 중 가장 적합한 것을 동적으로 선택하는 프레임워크입니다. 이 접근법은 Classifier를 통해 질문의 난이도를 분류하여 QA 시스템의 전반적인 정확도와 효율성을 크게 향상시킵니다. 논문 제목: Adaptive-RAG: Learning to Adapt Retrieval-Augmented Large Language Models through Question Complexity