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Deep Research: A Systematic Survey

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저자

Zhengliang Shi, Yiqun Chen, Haitao Li, Weiwei Sun, Shiyu Ni, Yougang Lyu, Run-Ze Fan, Bowen Jin, Yixuan Weng, Minjun Zhu, Qiujie Xie, Xinyu Guo, Qu Yang, Jiayi Wu, Jujia Zhao, Xiaqiang Tang, Xinbei Ma, Cunxiang Wang, Jiaxin Mao, Qingyao Ai, Jen-Tse Huang, Wenxuan Wang, Yue Zhang, Yiming Yang, Zhaopeng Tu, Zhaochun Ren

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 복잡한 개방형 과제를 해결하기 위한 딥 리서치(Deep Research, DR) 시스템에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 딥 리서치는 LLM의 추론 능력과 검색 엔진과 같은 외부 도구를 결합하여 LLM이 연구 에이전트 역할을 수행하도록 하는 접근 방식입니다. 논문은 딥 리서치 시스템의 로드맵, 핵심 구성 요소, 구현 기술, 과제 및 미래 방향을 체계적으로 제시합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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딥 리서치 분야의 체계적인 개요 및 로드맵 제시.
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쿼리 계획, 정보 획득, 메모리 관리, 답변 생성의 4가지 핵심 구성 요소와 세부 분류를 소개.
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프롬프팅, 지도 학습, 에이전트 기반 강화 학습 등 최적화 기술 요약.
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평가 기준 및 열린 과제를 정리하여 향후 연구 방향 제시.
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한계점:
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현재 연구 동향을 반영하기 위해 지속적으로 업데이트될 예정으로, 연구의 진행에 따라 내용이 달라질 수 있음.
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딥 리서치 시스템의 구체적인 구현 예시 및 성능 비교는 논문에 직접적으로 제시되지 않음.
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