리스트와이즈 재랭크 로그로 문서 그래프를 자동 생성하는 L2G 프레임워크

초록

L2G는 리스트와이즈 재랭크 결과를 활용해 문서 간 유사도 그래프를 암묵적으로 구축한다. 별도의 LLM 호출이나 사전 구축된 문서‑문서 그래프 없이도 SlideGAR 수준의 성능을 달성하며, 메모리·연산 비용이 크게 감소한다.

상세 분석

본 논문은 기존 그래프 기반 적응형 검색(GAR) 방식이 요구하는 O(N²) 메모리와 대규모 bi‑encoder 호출 문제를 해결하고자, 리스트와이즈 재랭크 로그 자체를 그래프 생성의 원천으로 활용한다는 새로운 관점을 제시한다. 구체적으로, 각 쿼리 qᵢ에 대해 후보 집합 Cᵢ를 리스트와이즈 재랭크어가 순위 πᵢ로 정렬하면, 이를 |D| 차원의 희소 점수 벡터 aᵢ로 변환한다. aᵢ