Graph-free Multi-Hop RAG 프레임워크 MOTHRAG 공개

기존의 GraphRAG, HippoRAG, RAPTOR와 같은 고성능 Multi-hop RAG 시스템은 데이터가 변경될 때마다 무거운 LLM 인덱싱을 통해 지식 그래프를 재구축해야 하는 비용 문제가 있었습니다.

새롭게 공개된 MOTHRAG는 그래프를 사용하지 않는 Dense Index와 Query-time Orchestration 방식을 채택하여, 데이터 업데이트 시 재학습이나 재구축 없이 Embed-and-append만으로 즉각적인 대응이 가능합니다.

주요 벤치마크 결과 (Accuracy/F1):

• HotpotQA: MOTHRAG 78.1 (GraphRAG 68.6, HippoRAG 75.5)
• 2WikiMultiHop: MOTHRAG 76.3 (GraphRAG 58.6, HippoRAG 71.0)
• MuSiQue: MOTHRAG 50.5 (GraphRAG 38.5, HippoRAG 48.6)

MOTHRAG는 GPU 없이 일반 API만으로 구동 가능하며, 쿼리당 비용은 약 $0.03 수준입니다. 다만, MuSiQue 벤치마크에서는 일부 성능 저하가 관찰되어 이에 대한 개선이 과제로 남아있습니다. 본 프로젝트는 Apache-2.0 라이선스로 공개되었습니다.