본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 종교 관련 질문 응답과 같은 전문 분야에서 직면하는 환각 및 불성실성 문제를 해결하기 위해, 페르시아어를 사용하는 이슬람 공동체를 위한 새로운 종단 간 시스템인 FARSIQA를 소개합니다. FARSIQA는 FAIR-RAG 아키텍처를 기반으로 하며, 복잡한 쿼리에 대해 동적이고 자기 수정 프로세스를 통해 적응적으로 쿼리를 분해하고, 증거의 충분성을 평가하며, 반복적인 루프를 거쳐 하위 쿼리를 생성하여 정보 격차를 채웁니다. 100만 개 이상의 권위 있는 이슬람 문서로 구성된 엄선된 지식 기반에서 작동하는 FARSIQA는 IslamicPCQA 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보이며, 부정 거부율 97.0%, 정답률 74.3%를 달성하여 기존 시스템보다 향상된 결과를 보여줍니다.
