[논문리뷰] Breaking the Static Graph: Context-Aware Traversal for Robust Retrieval-Augmented Generation

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저자: Kwun Hang Lau, Fangyuan Zhang, Boyu Ruan, Yingli Zhou, Qintian Guo, Ruiyuan Zhang, Xiaofang Zhou

핵심 연구 목표

본 논문은 기존 그래프 기반 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델들이 겪는 "Static Graph Fallacy" 문제를 해결하고자 합니다. 이는 고정된 전이 확률로 인해 발생하는 시맨틱 드리프트와 다중 홉 쿼리에 대한 완전한 증거 체인 검색 실패를 의미하며, 특히 고차수 "허브" 노드가 랜덤 워크를 오도하는 경향이 있습니다. CatRAG는 이러한 한계를 극복하고 견고한 다중 홉 RAG를 위해 정적 지식 그래프를 쿼리 적응형 탐색 구조로 변환하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

CatRAG는 HippoRAG 2 아키텍처를 기반으로 쿼리-적응형 그래프 탐색을 위한 세 가지 핵심 메커니즘을 통합합니다. 첫째, Symbolic Anchoring 은 쿼리에 명시된 엔티티를 약한 토폴로지 앵커로 주입하여 랜덤 워크가 일반적인 허브 노드로 초기 표류하는 것을 방지합니다. 둘째, Query-Aware Dynamic Edge Weighting 은 LLM 을 활용하여 엣지 관련성을 평가하고 그래프 엣지 가중치를 동적으로 조절하여 관련 없는 경로를 가지치고 쿼리 의도에 부합하는 경로를 증폭시킵니다. 마지막으로, Key-Fact Passage Weight Enhancement 는 검증된 증거 트리플을 포함하는 문서에 구조적으로 랜덤 워크를 고정하여 비용 효율적으로 검색을 유도합니다.

주요 결과

CatRAG는 네 가지 다중 홉 벤치마크에서 기존 베이스라인을 일관되게 능가했습니다. 복잡한 MuSiQue 데이터셋에서 Recall@5 64.9% 를 달성하여 text-embedding-3-small 보다 8.1% , HippoRAG 2 보다 높은 성능을 보였습니다. 추론 완전성을 평가하는 Full Chain Retrieval (FCR) 에서는 34.6% 를 달성하여 HippoRAG 2 의 30.5% 대비 향상되었으며, HoVer 데이터셋에서는 Joint Success Rate (JSR) 를 31.1% 로 18.7% 상대적 개선을 이루었습니다. 또한, PPR-Weighted Strength 분포를 왼쪽으로 이동시켜 고차수 허브 노드의 검색을 효과적으로 줄였음을 확인했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 연구는 정적 그래프의 한계를 극복 하고 쿼리-적응형 그래프 탐색 이 다중 홉 RAG 시스템의 성능과 추론 완전성을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 특히 LLM 기반의 동적 엣지 가중치 부여 는 검색 결과의 관련성을 높이고 시맨틱 드리프트를 효과적으로 방지하는 강력한 방법론을 제공하여, 정확성과 설명 가능성 이 중요한 RAG 응용 분야에 적합합니다. 다만, LLM 추론에 따른 추가적인 계산 오버헤드 와 지연 시간 증가 는 실제 배포 시 고려해야 할 중요한 실용적 측면입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.