질문-답변를 위한 전체 RAG 아키텍처(DPR 리트리버 포함)를 피팅 조정하기

이 논문에서는 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 아키텍처 전체를 엔드투엔드(end-to-end) 방식으로 미세조정하는 방법을 설명한다. 이러한 목표를 달성하기 위해 해결해야 할 주요 엔지니어링적 과제들을 제시하였으며, 엔드투엔드 RAG 아키텍처가 질문 응답 작업에서 원래의 RAG 아키텍처보다 우수한 성능을 발휘하는 방식을 비교 분석하였다. 또한, 본 연구의 구현 코드를 허깅페이스(HuggingFace) 트랜스포머(Transformers) 라이브러리에 오픈소스로 공개하였다.