Follow the Entities: A Corpus Map for Agentic Search
문서 간 엔티티 관계를 활용한 그래프 구조의 CorpusMap을 통해 에이전트의 검색 효율성과 정보 발견 능력을 극대화함
논문이 다루는 내용
대규모 문서 집합에서 질문에 답하기 위해서는 여러 문서에 흩어진 증거를 연결하는 능력이 필수적입니다. 기존의 에이전트 방식은 전체 코퍼스를 반복적으로 검색하지만, 문서 간 관계가 명시되지 않은 평면적 구조에서는 매번 관계를 재발견해야 하므로 토큰 소모가 크고 누락되는 정보가 발생합니다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 문서 내 반복되는 엔티티를 중심으로 정보를 조직하는 CorpusMap 레이어를 제안합니다. CorpusMap은 엔티티 페이지를 통해 문서와 엔티티 간의 그래프 구조를 형성하여 에이전트가 분산된 증거를 효율적으로 탐색하게 합니다. 실험 결과, CorpusMap은 기존 방식보다 더 높은 답변 품질과 증거 발견 능력을 보여주면서도 토큰 사용량은 절감하는 성과를 거두었습니다.
핵심 결과
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엔티티 중심의 그래프 구조(Entity Page)를 통한 문서 간 관계 구조화
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오프라인 엔티티 해상(Resolution)을 통한 검색 시점의 중복 연산 방지
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에이전트의 토큰 소모를 줄이면서도 누락 없는 증거 수집 가능
실무에서 볼 만한 점
RAG 시스템 구축 시 단순 벡터 유사도 검색을 넘어, 문서 간의 맥락적 연결 고리를 구조화하는 것이 에이전트 성능 향상의 핵심임을 시사합니다.
읽을 때 확인할 점
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기존 RAG 파이프라인에 엔티티 추출 및 그래프 구축 레이어 결합 실험
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문서 간 개체명 연결(Entity Resolution) 성능에 따른 에이전트 정확도 변화 측정
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대규모 문서 집합에서 엔티티 기반 인덱싱의 오프라인 구축 시간 측정