Don't Retrieve, Navigate: Distilling Enterprise Knowledge into Navigable Agent Skills for QA and RAG

Thu, 30 Apr 2026 08:02:25 GMT

### 저자

Yiqun Sun, Pengfei Wei, Lawrence B. Hsieh

### 💡 개요

본 논문은 검색 증강 생성(RAG) 모델이 외부 증거를 수동적으로 소비하는 한계를 극복하고자, 문서 코퍼스를 계층적 스킬 디렉토리로 오프라인에서 추출하고, 이를 바탕으로 LLM 에이전트가 서빙 시점에 탐색할 수 있도록 하는 Corpus2Skill 방법론을 제안합니다. Corpus2Skill은 문서 클러스터링, 계층적 요약 생성, 그리고 탐색 가능한 스킬 파일 트리 구축 과정을 통해 에이전트가 코퍼스 구조를 파악하고, 정보 탐색 경로를 합리적으로 결정하며, 분산된 증거를 효과적으로 통합하도록 합니다. WixQA 벤치마크에서 기존 RAG 기법 대비 뛰어난 성능을 보여주었으며, 특히 단일 도메인의 원자적 문서 코퍼스 환경에서 코퍼스 탐색이 효과적인 접근 방식임을 입증했습니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- RAG 시스템에서 LLM 에이전트가 코퍼스 조직 구조를 이해하고 능동적으로 탐색할 수 있도록 하여, 검색 결과의 질과 정보 통합 능력을 향상시킬 수 있습니다.

- Corpus2Skill은 복잡한 기업 내부 지식 코퍼스에 대한 질의응답 및 RAG 성능을 효과적으로 개선할 수 있는 새로운 방법론을 제시합니다.

- 단일 도메인, 원자적 문서 코퍼스 환경에서는 코퍼스 탐색이 효과적이지만, 개방형 도메인 또는 추출 중심의 코퍼스에서는 기존의 평면적 검색 방식이 더 선호될 수 있다는 한계를 보였습니다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2604.14572)