TIGER-Lab, 에이전트 검색을 위한 직접 말뭉치 상호작용(DCI) — 임베딩·벡터 인덱스 없이 grep·쉘 명령어로 BRIGHT·BEIR에서 Sparse/Dense/Reranking 베이스라인 능가

TIGER-Lab 연구진이 에이전트 검색에서 임베딩 모델이나 벡터 인덱스 없이 grep, 파일 읽기, 쉘 명령어 같은 범용 터미널 도구로 말뭉치를 직접 검색하는 DCI(Direct Corpus Interaction) 방식을 제안했습니다. BRIGHT, BEIR 등 IR 벤치마크에서 강력한 sparse, dense, reranking 베이스라인을 상당 폭 능가했고, BrowseComp-Plus와 다중 홉 QA에서도 높은 정확도를 달성했습니다. 흥미로운 점은 오프라인 인덱싱이 필요 없어 로컬 말뭉치 변화에 즉시 적응할 수 있다는 것. 단, 이 방식은 강력한 언어 에이전트(추론 능력)가 전제되어야 하며, 현재 실험 환경이 공개되지 않아 재현성은 확인이 필요합니다.

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