<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>지식 기반 on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/%EC%A7%80%EC%8B%9D-%EA%B8%B0%EB%B0%98/</link><description>Recent content in 지식 기반 on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sun, 01 Nov 2026 07:32:49 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/%EC%A7%80%EC%8B%9D-%EA%B8%B0%EB%B0%98/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>가상 회사의 이메일을 대규모로 만들어 인공지능이 여러 문서에서 정보를 찾아 답하는 능력을 평가한 연구이다.</title><link>https://techllm.github.io/posts/corporatebench-large-scale-q-a-benchmarking-with-temporal-knowledge-ba/</link><pubDate>Sun, 01 Nov 2026 07:32:49 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/corporatebench-large-scale-q-a-benchmarking-with-temporal-knowledge-ba/</guid><description>이 논문은 시간에 따라 바뀌는 지식 기반에서 기업 문서 263,466건을 생성하고, 문서 검색·관계 추출·질의응답 능력을 평가하는 CORPORATEBENCH를 제안한다. 네 가상 기업의 조직과 업무 기록을 먼저 만들고 그 사실을 뒷받침하는 이메일을 생성해, 문서 간 일관성과 계산 가능한 정답을 확보한다. 다섯 모델을 평가한 결과 문서가 커질수록 관계 추출과 일부 질의응답이 어려워졌으며, 정답 지식 기반을 직접 조회한 설정의 점수가 문서를 검색하는 설정보다 높았다.</description></item></channel></rss>