Corrective Retrieval Augmented Generation (CRAG)
기존 Retrieval-Augmented Generation (RAG)는 검색된 문서의 품질이 낮을 경우 성능이 저하되는 한계가 있습니다. Corrective Retrieval Augmented Generation (CRAG)는 이 문제를 해결하기 위해 제안된 프레임워크입니다. CRAG는 가벼운 retrieval evaluator를 통해 검색된 문서의 관련성을 평가하고, 그 결과에 따라 세 가지 교정 액션(Correct, Incorrect, Ambiguous)을 수행합니다. 관련성이 낮다고 판단되면 기존 문서를 버리고 웹 검색을 통해 새로운 정보를 탐색하며, 관련성이 높으면 문서 내 핵심 정보만 추출하여 사용하는 방식으로 RAG의 강건함을 향상시킵니다. 이 plug-and-play 방식은 다양한 RAG 시스템에 적용되어 생성 결과의 신뢰도를 높입니다. 논문 제목: Corrective Retrieval Augmented Generation