Xinyu AI Search는 복잡한 질의에 대한 단편적인 정보의 종합에 어려움을 겪는 기존 검색 엔진과 관련성, 포괄성, 제시 방식에 어려움을 겪는 생성형 AI 검색 엔진의 한계를 극복하기 위해 고안된 새로운 시스템입니다. 복잡한 질의를 하위 질의로 동적으로 분해하는 질의 분해 그래프를 통합하여 단계별 검색 및 생성을 가능하게 합니다. 다중 소스 집계 및 질의 확장을 통해 다양성을 향상시키는 검색 파이프라인과, 필터링 및 재순위 지정 전략을 통해 구절 관련성을 최적화합니다. 또한, 세분화되고 정확한 내장 인용 방식과 시간표 시각화 및 텍스트-시각적 연출을 통합한 결과 제시 방식을 도입합니다. 실제 질의를 사용한 평가에서 기존 8개 기술보다 관련성, 포괄성, 통찰력 면에서 우수한 성능을 보였으며, ablation study를 통해 핵심 모듈의 필요성을 검증했습니다. 검색, 생성, 사용자 중심의 제시 방식을 연결하는 생성형 AI 검색 엔진에 대한 최초의 포괄적인 프레임워크를 제시합니다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
복잡한 질의에 대한 생성형 AI 검색 엔진의 성능 향상을 위한 새로운 프레임워크 제시
◦
질의 분해 그래프, 다중 소스 집계, 질의 확장, 필터링 및 재순위 지정 전략 등의 효과적인 기술 통합
