테이블형 데이터의 RAG 모델 성능 개선을 위한 체계적인 프레임워크 연구
A Systematic Framework for Enhancing Retrieval-Augmented Generation for Tabular Data
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초록
본 연구는 테이블형 데이터를 효과적으로 처리하기 위한 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 모델의 성능 최적화를 목표로 구조적 데이터 처리, 사용자 쿼리 분류, 자가 피드백 루프를 결합한 새로운 프레임워크를 제안하였다. RAG 모델은 검색 기반과 생성 능력을 결합하여 복잡한 데이터 처리와 질문 응답에 강점을 가지지만, 테이블형 데이터의 고유한 특성을 반영하여 성능을 최적화하기 위한 구체적인 설계 방안은 충분히 논의되지 않았다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 테이블 데이터 처리를 위한 RAG 모델의 핵심 구성 요소를 개선하는 설계 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 RAG 모델이 테이블 데이터의 구조와 의미를 보다 정교하게 해석할 수 있도록 체계적으로 성능을 향상시킨다. 또한, 테이블 데이터 처리에서 최적의 성능을 내는 생성 모델, 임베딩 모델, 검색 문서 수의 조합을 결정하기 위한 실증 분석을 수행하였다. 이를 지원하기 위해 테이블 데이터 기반의 새로운 질의응답(QA) 데이터셋을 구축하여 RAG 모델의 성능을 보다 효과적으로 평가할 수 있도록 하였다. 실험 결과, 구조적 방식은 데이터의 관계성과 맥락을 명시적으로 보존하였으며, 사용자 쿼리 분류 전략은 RAG 프로세스의 효율성을 극대화하는 데 기여하였다. 또한 자가 피드백 루프를 통해 생성된 응답의 품질을 반복적으로 평가하고 개선함으로써 응답 품질을 지속적으로 향상시켰다. 이를 통해 환각 문제를 효과적으로 완화하고, 복잡한 쿼리에 대해서도 신뢰할 수 있는 고품질 응답을 생성할 수 있음을 확인하였다. 결론적으로 본 연구는 테이블형 데이터를 처리하기 위한 RAG 모델의 설계 방향을 구체화하고, 데이터 유형과 환경에 따른 실질적인 최적화 전략을 제시하였다. 이를 통해 테이블형 데이터 처리에 특화된 RAG 모델의 활용 가능성을 확대하고, 다양한 응용 분야에서의 적용성을 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 연구 결과는 RAG 모델 설계와 성능 최적화를 위한 기초 자료를 제공하며, 향후 테이블형 데이터를 처리하는 다양한 실질적인 문제에 대한 해결책을 제시하는 데 있어 중요한 기반이 될 것이다.
Abstract
This study proposes a novel framework approach combining structural data processing, user query classification, and a self-feedbackloop to optimize the performance of Retrieval-Augmented Generation (RAG) models for effectively handling tabular data. While RAG modelsexcel at complex data processing and question answering by integrating retrieval-based and generative capabilities, specific designstrategies tailored to the unique characteristics of tabular data have not been sufficiently explored. To address this gap, this study presentsa detailed design framework focused on improving the key components of RAG models in tabular data processing. The proposed frameworksystematically enhances the efficiency and accuracy of RAG models by refining their ability to structure and interpret tabular datasets. Furthermore, an empirical analysis was conducted to determine the optimal combination of generative models, embedding models, andthe number of retrieved documents for effective tabular data processing. To support this study, a new QA dataset was constructed tobetter evaluate RAG models on tabular data tasks. Experimental results demonstrate that the structural approach explicitly preserves therelationships and context within the data, while the user query classification strategy contributes to maximizing the efficiency of theRAG process. Additionally, the self-feedback loop enhances the quality of generated responses through iterative evaluation and refinement,effectively mitigating hallucination issues and ensuring reliable, high-quality responses even for complex queries. By integrating theseoptimization strategies, this study refines the design direction for RAG models tailored to tabular data and provides practical insightsinto their deployment. This work expands the applicability of RAG models specialized in tabular data processing and enhances theirpotential across various application domains. These findings provide a foundational resource for RAG model design and performanceoptimization, offering valuable guidance for addressing practical challenges in tabular data processing and advancing future AI-drivendata analysis systems.