# From Ambiguity to Accuracy: The Transformative Effect of Coreference Resolution on Retrieval-Augmented Generation systems

### 저자

Youngjoon Jang, Seongtae Hong, Junyoung Son, Sungjin Park, Chanjun Park, Heuiseok Lim

### 💡 개요

본 연구는 검색 증강 생성(RAG) 시스템에서 개체 간의 상관 관계(coreference)가 정보 검색 및 생성 성능에 미치는 영향을 체계적으로 분석합니다. 상관 관계 해소(coreference resolution)를 통해 검색된 문서의 모호성을 줄임으로써 검색 관련성과 질문 답변(QA) 성능이 향상됨을 보여줍니다. 특히, 작은 규모의 모델들이 상관 관계 해소의 이점을 더 크게 얻는다는 것을 발견했습니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- RAG 시스템에서 문서의 상관 관계 복잡성이 검색 및 생성 성능 저하의 주요 원인이 될 수 있음을 밝혀냅니다.

- 상관 관계 해소가 RAG 시스템의 검색 관련성과 질문 답변 성능을 유의미하게 향상시킬 수 있음을 입증합니다.

- 작은 규모의 언어 모델이 상관 관계 해소를 통한 명확성 확보로부터 더 큰 이득을 얻는다는 점은 모델 선택 및 최적화에 대한 중요한 시사점을 제공합니다.

- 본 연구에서 제시된 상관 관계 해소 방법론의 실제 다양한 RAG 시스템 및 데이터셋에 대한 일반화 가능성 검증이 필요하며, 상관 관계 해소 과정 자체의 계산 비용 증가에 대한 고려도 향후 과제로 남습니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2507.07847)

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