본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 서구 중심적 편향으로 인한 다문화적 응용에서의 문제점을 해결하기 위해, Retrieval-Augmented Generation (RAG)과 In-Context Learning (ICL)을 활용한 새로운 프레임워크인 ValuesRAG를 제안합니다. ValuesRAG는 World Values Survey (WVS) 데이터셋을 활용하여 각 개인의 가치관 요약을 생성하고, 지역별 데이터셋을 통해 인구통계적 특징에 맞는 가치관 요약을 검색 및 재순위화하여 텍스트 생성 과정에 동적으로 통합합니다. 6개의 다양한 지역 데이터셋을 사용한 평가 결과, ValuesRAG는 기존의 Zero-shot, Role-assignment, Few-shot, Hybrid 방법들을 상회하는 성능을 보이며, 문화적으로 조화롭고 포괄적인 AI 시스템 구축에 효과적임을 입증합니다.
