[논문리뷰] Understanding DeepResearch via Reports

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저자: Tianyu Fan, Xinyao Niu, Yuxiang Zheng, Fengji Zhang, Chengen Huang, Bei Chen, Junyang Lin, Chao Huang

핵심 연구 목표

본 논문은 지식 집약적 연구 작업을 수행하는 DeepResearch 에이전트 의 복합적인 평가 문제에 주목합니다. 기존 LLM 평가 방법론은 단일 기능에 집중하여 시스템의 총체적 성능을 반영하지 못하므로, 연구 보고서를 통해 DeepResearch 시스템의 통합적 역량을 포괄적으로 평가할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

저자들은 DeepResearch 시스템의 산출물인 보고서를 평가하기 위한 DEEPRESEARCH-REPORTEVAL 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 LLM-as-a-Judge 방식을 사용하여 보고서의 품질(Quality) , 중복성(Redundancy) , 사실성(Factuality) 세 가지 핵심 차원을 평가합니다. 특히 품질은 종합성, 일관성, 명확성, 통찰력, 전반적 품질 의 5개 하위 차원으로 구성되며, 중복성 평가에는 LLM-as-a-Judge 기반의 단락 쌍별 중복성 측정 이 사용됩니다. 사실성은 청구-출처 정렬 평가 를 통해 평균 지원 점수(Average Support Score) 및 강력 지원 비율(Strong Support Rate) 로 측정되며, LLM-인간 정렬 프로세스 를 통해 신뢰성을 확보합니다.

주요 결과

DEEPRESEARCH-REPORTEVAL 프레임워크는 낮은 MAD(Mean Absolute Deviation) 값(품질 0.72 , 중복성 0.31 , 사실성 0.29 )으로 인간 전문가 판단 과 높은 일치를 보였습니다. 또한, LLM 기반 평가와 인간 전문가 순위 간에 61.11% 의 정확한 일치율을 달성했습니다. OpenAI, Perplexity, Gemini, Qwen 등 4가지 상용 DeepResearch 시스템 평가 결과, Qwen 이 종합성 3.80점, 전반적 품질 3.54점, 평균 지원 점수 0.55점, 강력 지원 비율 0.69% 로 가장 우수한 성능을 보이며 분석 깊이와 사실성에서 강점을 드러냈습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

DEEPRESEARCH-REPORTEVAL 프레임워크는 DeepResearch 시스템의 종합적인 평가 를 위한 실용적이고 체계적인 방법론을 제공합니다. AI 실무자들은 이 프레임워크를 활용하여 AI 에이전트의 보고서 품질, 내용의 중복성, 사실적 정확성 을 효과적으로 측정하고 개선할 수 있습니다. 특히, LLM-as-a-Judge 방법론의 높은 신뢰성은 복잡한 생성 AI 시스템 평가에 대한 새로운 방향성을 제시하며, DeepResearch 시스템의 연구 자동화 및 신뢰성 향상 에 중요한 기여를 할 것입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.