ExpertRAG은 혼합 전문가(MoE) 아키텍처와 검색 증강 생성(RAG)을 통합하여 지식 집약적 언어 모델의 효율성과 정확성을 향상시키는 새로운 이론적 프레임워크입니다. 본 논문은 쿼리의 필요에 따라 외부 지식 저장소를 선택적으로 참조하거나 전문화된 내부 전문가에 의존할 수 있도록 동적 검색 게이팅 메커니즘과 전문가 라우팅을 결합한 방법을 제안합니다. 검색 및 전문가 선택을 잠재적 결정으로 다루는 확률적 공식화를 포함하여 ExpertRAG의 이론적 기초와 계산 및 지식 활용 측면에서의 효율성에 대한 수학적 정당성을 제시합니다. 선택적 검색으로 인한 예상 계산 비용 절감과 희소 전문가 활용으로 인한 용량 증가를 정량화하는 공식을 유도합니다. 표준 RAG(항상 활성화된 검색 포함) 및 순수 MoE 모델(예: Switch Transformer, Mixtral)과 비교 분석하여 매개변수 지식과 비매개변수 검색 간의 고유한 균형을 강조합니다. 또한 사실적 재현, 일반화 및 추론 효율성을 테스트하기 위한 벤치마크와 평가 프로토콜을 제안하는 실험적 검증 전략을 개략적으로 설명합니다. 이론적으로 제시되었지만 RAG 및 MoE의 이전 연구 결과에 대한 통찰력으로 뒷받침되는 제안된 프레임워크는 두 패러다임의 장점을 활용하여 더욱 사실적이고 효율적이며 적응력 있는 생성을 제공할 수 있습니다. 요약하자면, ExpertRAG는 철저한 분석과 경험적 검증을 위한 로드맵을 바탕으로 언어 모델의 확장 및 증강에 대한 새로운 관점을 제시합니다.
