본 논문은 외부 지식을 활용하여 대규모 언어 모델(LLM)을 개선하는 검색 증강 생성(RAG)의 정확한 개체 정보 검색 문제를 해결하기 위해 MES-RAG 프레임워크를 제안합니다. MES-RAG는 개체 특정 쿼리 처리를 향상시키고 정확하고, 안전하며, 일관된 응답을 제공합니다. 데이터 접근 전에 보호 조치를 적용하여 시스템 무결성을 보장하는 사전 예방적 보안 조치를 도입하며, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 포함한 실시간 다중 모드 출력을 지원하여 기존 RAG 아키텍처에 원활하게 통합됩니다. 실험 결과, MES-RAG는 정확도와 재현율을 크게 향상시켜 질문 답변의 안전성과 유용성을 높였으며, 특정 작업에서 정확도를 0.83(+0.25)으로 향상시켰음을 보여줍니다. 소스 코드와 데이터는 https://github.com/wpydcr/MES-RAG 에서 이용 가능합니다.
