본 논문은 분산된 지식 기반의 검색 증강 생성(RAG) 접근 방식인 DGRAG을 제안합니다. 기존 RAG는 대량의 데이터를 중앙에 저장하여 프라이버시 문제와 높은 계산 비용, 그리고 지연 문제를 야기합니다. DGRAG는 에지-클라우드 시스템에서 각 에지 장치가 로컬 지식 베이스를 유지하고 요약 정보만 클라우드와 공유하는 방식으로 이러한 문제를 해결합니다. 두 단계로 구성되어 있는데, 첫 번째 단계인 분산 지식 구축 단계에서는 로컬 지식을 지식 그래프로 구성하고, 서브그래프 요약을 생성하여 클라우드의 요약 데이터베이스에 저장합니다. 두 번째 단계인 협업적 검색 및 생성 단계에서는 먼저 로컬에서 지식 검색과 답변 생성을 수행하고, 게이트 메커니즘을 통해 로컬 지식 또는 처리 능력을 벗어나는 쿼리를 판별합니다. 로컬 지식의 범위를 벗어나는 쿼리에 대해서는 클라우드가 요약 정보를 기반으로 가장 관련성이 높은 에지의 지식을 검색하여 더 정확한 답변을 생성합니다. 실험 결과는 제안된 DGRAG 접근 방식이 기준 접근 방식에 비해 질의응답 과제의 품질을 크게 향상시킴을 보여줍니다.
