📝 발표 요약

• 양유진 발표 요약
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG) 기법을 그래프 기반으로 확장한 GraphRAG 구조에 대한 survey
  • 기존 RAG는 주로 텍스트 형태의 외부 지식을 검색해 LLM에 제공하지만 그래프 구조의 데이터(ex, knowledge graph, document graph, reasoning & planning graph 등)는 “그래프”라는 구조적 특성이 있어 기존 RAG로는 한계가 있음
  • GraphRAG는 이런 한계를 극복하고 그래프 형태의 지식을 활용해 더 정확하고 설명 가능한 응답을 생성할 수 있도록 함
  • 본 논문은 GraphRAG의 아키텍처를 분석하고 각 구성 요소별 기법에 대해 도메인별 사례와 방법을 정리하였음
• 박재현 발표 요약
  • Multi-view representation을 통한 ABSA(Aspect-Based Sentiment Analysis) 연구
  • 기존 ABSA는 1) Context-based 2) Syntax-based 3) External Knowledge-based 방식으로 수행된다.
  • 이 중 3) External Knowledge-based 방식에서 subgraph를 만들 때, aspect term이 많을 경우, 그 크기는 매우 커지고 많은 연산량을 요구함.
  • 따라서, 이러한 externel knowledge를 효과적으로 사용하는 KGAN 모델을 제안함

🔍 회고 & 피드백

• 내용이 방대한 논문이라 나도 읽으며 정리할 수 있는 기회라 좋았음
• 하지만 다음 발표에서는 처음 접하는 사람 입장에서 node, edge에 대한 개념, hop등 용어가 생소할 수 있기 때문에 초반에 용어 정리를 명확히 하고 발표를 진행해야겠다고 생각하였음.

박재현

• ABSA에 KG를 접목시킨점이 흥미로웠음,
• 그리고 context-aspect관계를 3가지로 multiview representation해서 속성에 대한 감성을 판별한다는 아이디어가 좋았음
• 평가나 실험을 다양하게 해서 강건함에 대해 많은 주장을 했다고 느껴서 추후 나의 연구에도 강건성 실험을 저렇게 다양하게 해야겠다 라고 생각했음 | | 박재현 | 양유진
• 기존에 GraphRAG를 사용해보았을 때, 궁금한 것들이 많이 있었는데 Survey 논문을 잘 정리해주시고 질의응답도 다 해주셔서 잘 해결되었다.
• 텍스트를 graph로 표현해서 사용한다는 게 아직은 추상적이라고 느껴진다. 직관성 측면에서는 아직은 vector DB가 이해하는데는 더 좋은 것 같다.

박재현

• 실제 연구에 많은 참고를 하고 있는 논문이어서 이번 세미나를 통해 정리할 수 있었던 시간이었다. | | 백단익 | | | 김민주 | 양유진
• RAG의 개념을 바탕으로 Graph-RAG의 개념을 알게 되었고, 그래프 RAG를 어떻게 활용하면 좋은 연구에 도움이 될지 생각해 보게되었다.

박재현

• ABSA 방법에 대해 새롭게 알게되었다. -비슷한 방향의 연구주제로 수행하고 있는데, 연구 방법에 참고할 만한 유익한 논문이었습니다. | | 김유진 | 양유진
• 텍스트를 Graph 형태로 변환한다는 생각이 신박했다. 그러면서 하나의 텍스트에 담긴 내용보다 더 풍부한 Graph가 그려진다면 장점이 될 것같지만 동시에 해당 텍스트에 담긴 본질적인 의미가 퇴색된다면 단점이 될 것같다.

박재현

• multi-view가 이미지에서 시각적 관점으로 사용될 거라 생각했는데 텍스트에서도 사용될 수 있어 신기했다.
• 이 논문에서 여러 방면으로 실험하고 결과를 평가한 지표를 보면서 ablation study의 중요성을 새삼 느끼게 되었고 내 논문에도 ablation study를 포함시켜보겠다! 생각했다. | | 김진웅 | 양유진
• 논문 세미나가 어떤 방식으로 진행되는지 직접 경험해볼 수 있어서 유익했다.
• RAG 및 Graph-RAG의 개념을 알게 되었고, 그래프 구조를 통한 정보 확장이 인상 깊었다.

박재현

• Ablation Study에서 그래프 임베딩 방식에 따른 성능 비교까지 수행한 점이 인상 깊었다.
• KGAN처럼 문장을 다양한 관점에서 표현하고 이를 통합하는 방식은, 나중에 내가 하려는 문장 단위 CLS 해석에도 적용해보면 좋을 것 같다고 생각했다. |