본 논문은 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 시스템에서 사용자 질의의 언어적 의도 표현(예: 의문문 어미, 정중한 요청)을 제거하고 핵심 내용만 추출하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 제안합니다. 연구는 화용론적 관점에서 사용자 발화를 명제적 내용으로 변환하는 자동화된 방법을 제시하고, 브라질 통신 뉴스 말뭉치를 이용한 실험을 통해 변환된 질의가 원래 질의보다 관련 문서를 더 효과적으로 검색함을 보여줍니다. 실험 결과, 의도 표현을 제거한 질의 임베딩이 상위 순위 문서 임베딩과 더 높은 의미적 유사성을 보였습니다.
