[논문리뷰] A-RAG: Scaling Agentic Retrieval-Augmented Generation via Hierarchical Retrieval Interfaces기존 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템이 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 및 도구 사용 능력을 충분히 활용하지 못하고, 정적인 검색 알고리즘이나 사전 정의된 워크플로우에 의존하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic RAG#Hierarchical Retrieval#LLM Tool Use#Multi-hop QA#Context Efficiency#Dynamic Strategy#Retrieval-Augmented Generation2026년 2월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] End-to-End Agentic RAG System Training for Traceable Diagnostic Reasoning본 논문은 기존 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템이 의료 진단 분야에서 겪는 한계, 즉 수동적인 프롬프트 엔지니어링, 제한된 피드백 적응, 그리고 불투명한 추론 과정으로 인한 신뢰성 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic RAG#Medical Diagnosis#Reinforcement Learning#Traceable AI#Large Language Models#Clinical Decision Support#Out-of-Distribution Generalization#Reward Design2025년 8월 25일댓글 수 로딩 중