Retrieval-Augmented Generation (RAG) 모델의 응답을 특정 컨텍스트 세그먼트에 귀속시키는 문제인 컨텍스트 귀속(context attribution)의 어려움을 해결하기 위해, 본 연구에서는 Jensen-Shannon Divergence를 활용한 새로운 방법론인 ARC-JSD(Attribute Response to Context - JSD)를 제안합니다. ARC-JSD는 추가적인 미세 조정, 기울기 계산 또는 대리 모델링 없이도 효율적이고 정확하게 필수 컨텍스트 문장을 식별할 수 있습니다. 다양한 RAG 벤치마크에서 기존의 대리 기반 방법론보다 뛰어난 정확도와 계산 효율성을 보였으며, 모델 내부 작동 방식에 대한 통찰력을 제공하기 위해 특정 어텐션 헤드 및 MLP 레이어를 분석했습니다.
