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설비 연결, 품질 검사, 생산 분석과 제조 업무에 관련된 외부 논문입니다.

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T06. RAG, 지식그래프, 온톨로지, 출처 추적

  1. T06-6후보

    HippoRAG: Neurobiologically Inspired Long-Term Memory for Large Language Models

    저자
    Bernal Jimenez Gutierrez, Yiheng Shu, Yu Gu, Michihiro Yasunaga, Yu Su
    연도
    2024, arXiv:2405.14831
    발표처
    NeurIPS 2024
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    해결 문제
    • RAG를 붙여도 여러 문서를 건너뛰며 종합해야 하는 질문에는 약하다.
    • 반복 검색으로 풀면 되지만 비용과 시간이 많이 든다.
    주요 결과
    • 2WikiMultiHopQA에서 Recall@5 기준 최대 약 20% 개선을 보고한다.
    • MuSiQue에서는 약 3% 수준 개선이다.
    • 반복 검색 방식과 비슷한 성능을 내면서 10에서 30배 싸고 6에서 13배 빠르다고 보고한다.
    한계
    • 그래프 품질이 LLM의 개체 추출 품질에 좌우된다.
    • 개선 폭이 데이터셋마다 크게 달라진다.
    아키텍처
    • 사람 기억의 해마 색인 이론을 흉내 낸다.
    • LLM으로 문서에서 지식그래프를 만들어 두고, 질문에 나온 개체를 시작점으로 삼는다.
    • 그래프 위에서 Personalized PageRank를 한 번 돌려 관련 문단을 한 번에 끌어온다.
    우리 회사와의 관계
    • 설비, 품목, 공정, 불량코드를 잇는 그래프에서 한 번의 탐색으로 관련 근거를 모으는 방식의 향후 적용 후보다.

연구에서 제품 적용까지

운영 중인 기능, 시범 적용과 개발 중인 기술을 구분해 정리했습니다.

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