대형 언어 모델(LLMs)은 자연어 처리의 많은 영역을 혁신적으로 변화시켰지만, 최신 사실, 도메인 특정 정보 또는 복잡한 다중 점프 추론과 관련된 중요한 제한 사항에 직면하고 있습니다. 검색 보강 생성(RAG) 접근법은 언어 모델이 외부 소스에서 정보를 검색하고 통합할 수 있도록 함으로써 이러한 공백을 해결하려고 합니다. 그러나 대부분의 기존 그래프 기반 RAG 시스템은 동적 및 성장하는 말뭉치에 대응할 수 있는 확장 가능성과 효율성에 대한 도전에 직면하고 있습니다. EraRAG는 이러한 도전을 극복하기 위해 제안되었습니다. EraRAG는 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다. 첫째, EraRAG는 다양한 형태의 그래프 데이터를 적절하게 표현하고 저장할 수 있도록 설계된 그래프 저장소로 구성된 확장 가능한 그래프 저장소를 도입합니다. 둘째, EraRAG는 주어진 쿼리에 대한 정보를 검색하고 반환하는 데 사용되는 다층 검색 엔진으로 구성된 검색 엔진을 제공합니다. 이러한 두 가지 구성 요소를 통해 EraRAG는 동적 및 성장하는 말뭉치에 대한 확장 가능한 그래프 기반 검색 시스템을 제공합니다. EraRAG는 다양한 특성을 갖는 다양한 그래프 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며, 쿼리에 대한 정보를 효율적으로 검색하고 반환할 수 있습니다. 또한 EraRAG는 고성능 및 확장 가능한 다층 그래프 기반 검색 시스템으로 설계되었으며, 동적 및 성장하는 말뭉치에 대한 정보 검색 및 통합 작업에 유용합니다.

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