- RAPTOR는 트리 구조를 이용해 계층적 정보 검색을 수행, 효율적인 정보 추출을 가능하게 함 🌳
- 기존 방식의 단순 청크 분할 문제점 개선, 긴 문서의 구조적 특징 고려하여 정보 손실 최소화 🗂️
- GPT 3.5 Turbo 활용한 요약 과정에서 발생하는 hallucination 문제 최소화 및 성능에 미치는 영향 최소화 🚫
- 다양한 데이터셋과 리트리벌 모델에서 SOTA 성능 달성, 우수한 성능 검증 완료 💯
- 트리 구조의 계층적 검색 방식을 통해 복잡한 질문에도 효과적으로 답변 가능, 유연성 확보 🤸
- 문서 크기 증가에 따른 처리 시간이 선형적으로 증가, 실제 적용 가능성 입증 📈
- 다양한 도메인에서의 적용 가능성 제시, 향후 연구 확장성 기대 🚀