고에너지·우주입자물리 문헌 검색에 RAG 적용: 오픈소스 파이프라인 공개
연구진이 방대해진 고에너지·우주입자물리 문헌을 빠르게 파악할 수 있도록 arXiv 논문 데이터베이스에 기반한 오픈소스 검색증강생성(RAG) 파이프라인을 개발했다. hep-ph와 astro-ph.HE 분야 약 23만 편(230K)의 논문을 임베딩해 키워드 일치와 의미적 유사도를 함께 포착하는 하이브리드 검색을 구현했고, 통합된 후보군은 교차 인코더 리랭커로 정제한다. 이후 검색된 논문은 구글 딥마인드의 오픈소스 모델 Gemma-4-E4B에 전달되며, 이 모델이 먼저 관련성을 판단하는 심사자 역할을 한 뒤 참고문헌이 포함된 요약 보고서를 생성한다. 연구진은 이 방식이 arXiv나 Inspire-HEP의 기존 키워드 검색의 한계를 넘어, 연구자·편집자·심사자가 특정 세부 주제를 신속히 파악하는 데 도움이 된다고 설명했다.
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