본 논문은 대규모 언어 모델을 이용한 지식 집약적이고 종합적인 장문 텍스트(예: 백과사전 항목) 생성의 어려움을 해결하기 위해, RAPID라는 효율적인 검색 증강 장문 텍스트 생성 프레임워크를 제안합니다. RAPID는 환각 현상 감소를 위한 검색 증강 예비 개요 생성, 효율적인 정보 검색을 위한 속성 제약 검색, 일관성 향상을 위한 계획 기반 문서 생성의 세 가지 모듈로 구성됩니다. 새롭게 컴파일된 벤치마크 데이터셋 FreshWiki-2024을 사용한 실험 결과, RAPID는 다양한 평가 지표(장문 텍스트 생성, 개요 품질, 지연 시간 등)에서 최첨단 방법들을 상당히 능가하는 것으로 나타났습니다.
