지식 기반 대화에서 검색 및 텍스트 매칭을 결합한 응답 생성 연구

Retrieval-Augmented Knowledge-Grounded Conversation with Text Matching

연구 내용

대화의 주제와 로컬 맥락을 함께 반영해 외부 지식 범위를 검색하고, 지식 문장을 텍스트 매칭 기반으로 선택하여 문맥 일관 응답을 생성하는 연구

지식 기반 대화에서는 대화 컨텍스트와 외부 지식의 결합 균형이 핵심이며, 단일 문서 중심의 활용은 실제 대화의 주제 일치성을 제한합니다. 본 연구는 대화 전체에서 추출한 주제 표현과 응답 이전 토큰 정보를 함께 구성해 검색 증강 생성에 활용하고, 지식 문장 선정을 위해 Reduce-Match 및 Match-Reduce 형태의 텍스트 매칭 전략을 적용합니다. 이를 통해 대화 문맥과 지식의 정합성을 높이는 생성 구조와, 정답 지식이 없는 조건에서도 지식 기반 응답을 유도하는 데이터 가중 설계를 함께 수행합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

초기에는 지식 기반 대화에서 외부 지식 문장 선택이 응답 품질에 미치는 영향을 분석하고, Reduce-Match 및 Match-Reduce 기반 지식 선택 전략을 제안하는 방향으로 연구를 수행하였습니다. 이후 2022년에는 대화 주제와 로컬 맥락을 동시에 고려하는 검색 증강 응답 생성 모델을 구성하여 관련 문서 범위를 동적으로 선택하도록 확장하였습니다. 최근에는 한국어 텍스트를 분석하는 LLM 개발 과제를 통해 대화 및 시나리오 맥락에서 지식 활용을 강화할 수 있는 언어 모델 활용 체계를 구축하는 흐름으로 진행하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

지식 기반 챗봇 응답 생성
문서 기반 대화형 검색
시나리오 요약 및 질의응답
대화 컨텍스트 추적
도메인 지식 선택 모델링
대화 로그 기반 추천 보조
상식/전문지식 혼합형 상담 시스템
다중 문서 근거 생성
대화형 교육 콘텐츠 생성
지식 환각 완화용 근거 제시