TabRAG: Tabular Document Retrieval via Structured Language Representations
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Haebom
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저자
Jacob Si, Mike Qu, Michelle Lee, Yingzhen Li
개요
본 논문은 검색 증강 생성(RAG)을 위한 데이터 섭취 시 테이블 데이터 처리에 초점을 맞춘 TabRAG 파이프라인을 제시한다. 기존 방법론, 특히 임베딩 모델 직접 미세 조정 방식의 높은 계산 비용과 테이블 데이터 추출의 성능 저하 문제를 해결하고자, 구조화된 언어 표현을 활용하여 테이블 중심 문서를 처리하는 파싱 기반의 RAG 파이프라인을 제안한다. TabRAG는 기존 파싱 기반 방법론보다 생성 및 검색 성능에서 우위를 보인다.
