일반적인 검색 증강 생성은 웹페이지에서 텍스트만 추출한 뒤 조각으로 나눈다. 이 과정에서 페이지 사이의 링크, 문서 안의 제목과 하위 구역, 여러 페이지에 걸친 개체 관계가 사라진다. PolyUQuest는 웹을 평평한 문장 모음이 아니라 이질적인 그래프로 표현한다. 페이지 간 하이퍼링크 위상, 페이지 내부 문서 객체 모델 계층, 페이지를 가로지르는 개체·관계 지식을 하나의 검색 구조에 통합한다.
질문은 두 단계 라우터를 거쳐 구조적 필요에 맞는 세 검색 방식 가운데 하나로 보내진다. 한 문서의 직접적인 블록을 찾거나, 여러 페이지의 링크 그래프를 따라가거나, 개체 관계를 여러 단계 추론하는 방식이다. 답에 인용된 각 블록에는 원본 페이지, 제목 경로, 관련 개체 링크가 붙어 사용자가 주장과 구조적 근거를 되짚을 수 있다. 연구진은 홍콩이공대 공식 웹사이트의 수천 페이지와 문서 블록, 개체, 관계를 대상으로 평가했고 기존 RAG보다 정확성·포괄성·충실도에서 앞서면서 질의당 언어모델 토큰 사용을 줄였다고 보고한다.
이 접근의 장점은 검색 성능과 검증 가능성을 같은 구조에서 얻는다는 점이다. 사용자는 답만 보는 대신 어떤 라우팅이 선택됐고 어떤 그래프 경로가 근거가 됐는지 살필 수 있다. 대학 안내처럼 정보가 여러 조직 페이지에 흩어지고 제목 계층이 의미를 갖는 환경에 특히 적합하다. 다만 웹 구조가 자주 바뀌거나 문서 객체 모델이 일관되지 않으면 그래프 갱신과 개체 정합성 유지가 운영 부담이 될 수 있다. PolyUQuest는 학생용 질의응답 서비스 배포를 준비 중이며, 구조를 버리지 않는 웹 RAG가 단순 청킹의 한계를 어떻게 보완하는지 보여준다.
원문: arXiv 2607.08269
