인용 범위 정렬이란 무엇이며, RAG 근거에 왜 중요한가요?

인용 범위 정렬은 검증 가능한 각 답변 주장을 단순히 관련 문서의 이름만 제시하는 것이 아니라, 해당 주장을 뒷받침하는 구체적인 출처 단어에 연결합니다.

홈 RAG 답변은 올바른 가전제품 설명서를 인용하면서도 모델이 언급된 페이지를 가리킬 수 있지만, 그 페이지가 명시된 전압이나 예외 사항을 뒷받침하지 않을 수 있습니다. 정렬은 답변을 원자적 주장으로 나누고, 충분한 최소 출처 범위를 식별하며, 페이지 또는 레이아웃 좌표를 보존합니다. 이를 통해 근거를 직접 확인할 수 있고 문서 수준의 관련성이 숨길 수 있는 부분적 뒷받침을 드러냅니다.

정렬은 원자적 주장을 충분한 구절에 연결합니다

주장 범위에는 확인 가능한 하나의 주장만 포함되어야 합니다. 근거 범위에는 다른 청크의 관련 없는 텍스트에 의존하지 않고 해당 주장을 함의하는 데 필요한 진술, 한정어, 단위, 주어, 조건이 포함되어야 합니다.

인용 추출은 답변 전체에 출처 링크를 첨부하는 것이 아니라 주장-출처 매핑으로 설명됩니다. 이 매핑을 통해 인터페이스는 어떤 단어가 어떤 생성 문장을 뒷받침하는지 정확히 강조 표시할 수 있습니다. 이러한 차이는 이후 가정용 테스트에서도 계속 확인할 수 있습니다.

가장 작은 범위가 항상 하나의 문장인 것은 아닙니다. 표에는 행과 머리글이 함께 필요할 수 있고, 대명사는 앞선 문장이 필요할 수 있으며, OCR 레이아웃에는 일반 텍스트 오프셋이 아니라 경계가 지정된 페이지 영역이 필요할 수 있습니다.

관련성, 정확성, 포괄성은 서로 다른 것을 측정합니다

검색된 문서는 주제와 관련이 있으면서도 최종 주장에 대해서는 중립적일 수 있습니다. 인용 정확성은 첨부된 구절이 주장을 뒷받침하는지 묻는 반면, 포괄성은 모든 사실적 주장에 적절한 근거가 있는지를 묻습니다. 자동화가 이어지기 전에 중간 결과를 계속 확인할 수 있어야 합니다.

출처 귀속에 관한 연구는 작동하고 관련성 있는 링크와 사실적 인용 정확성 사이의 격차를 보고합니다. 이는 URL의 유효성과 주제 관련성이 주장 수준의 뒷받침 평가를 대신할 수 없는 이유를 보여줍니다. 이러한 경계는 현실적인 운영 조건에서 별도로 측정해야 합니다.

충실성은 그보다 더 엄격합니다. 모델이 기억을 바탕으로 주장을 생성한 후 출처를 첨부했더라도, 한 구절이 해당 주장을 뒷받침할 수 있습니다. 정렬은 뒷받침 여부를 확인할 수 있게 하지만, 근거를 인과적으로 사용했다는 사실까지 입증하지는 않습니다.

청킹과 생성은 범위 관계를 깨뜨릴 수 있습니다

청크는 조건과 숫자를 분리하거나, 표 머리글을 평탄화하거나, 여러 버전을 섞을 수 있습니다. 생성기는 두 구절을 하나의 주장으로 결합하거나, 신중한 표현을 더 단정적으로 바꾸거나, 여러 문장 뒤에 하나의 인용을 붙일 수도 있습니다.

인용 충실성에 관한 연구는 겉으로 보이는 인용 정확성과 검색된 근거의 충실한 사용을 구분합니다. 이 분석은 답변 주장과 출처 범위 사이에 명시적이고 세밀한 연결이 필요하다는 점을 다시 강조합니다. 여러 출처가 제한된 컨텍스트를 두고 경쟁할 때 이러한 실질적 결과가 나타납니다.

실패 경계는 주장에 필요한 근거가 없거나, 모순되거나, 지원되는 정렬 방법의 범위를 넘어 분산되어 있는 경우입니다. 시스템은 가장 주제와 가까운 텍스트를 가리키는 대신 다시 검색하거나, 주장을 나누거나 약화하거나, 답변을 보류해야 합니다.

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주장과 범위를 별도의 객체로 감사하세요

일반 문장, OCR 스캔, 표, 서로 충돌하는 문서 버전에서 답변을 표본 추출하세요. 이를 원자적 주장으로 나누고, 출처 버전과 페이지 좌표를 기록하며, 충분한 최소 범위를 강조 표시하고, 뒷받침, 모순 또는 중립으로 라벨링하세요. 이 종속 관계는 최종 인터페이스에서도 명시적으로 유지되어야 합니다.

그 결과를 인용 정확성과 비교하세요. 인용 정밀도, 주장 포괄성, 버전 정확성, 확인 가능성, 사람 간 일치도를 계산하고, 숫자, 부정 표현, 조건은 별도로 검토하세요. 따라서 결과는 원래 근거와 대조하여 확인해야 합니다.

표시된 모든 인용이 연결된 주장을 함의하는 확인 가능한 범위를 열어 줄 때만 통과로 처리하세요. 충분한 단어가 없는 관련 문서는 부분적인 성공이 아니라 인용 실패로 간주합니다. 이러한 차이는 이후 가정용 테스트에서도 계속 확인할 수 있습니다.