주요 포인트연구는 s3 프레임워크를 제안하며, 이는 강화 학습(RL)을 통해 검색 에이전트를 효율적으로 훈련시켜 RAG 시스템의 성능을 향상시킵니다.s3는 2.4k 샘플만으로 기존 방법보다 우수한 성능을 달성하며, 검색과 생성을 분리해 모델 독립성을 제공합니다.실험 결과, 6개의 일반 QA와 5개의 의료 QA 벤치마크에서 s3가 뛰어난 성능을 보였고, 도메인 전이 가능성을 입증했습니다.한계로는 생성기 품질 의존성, 보상 계산 비용, 데이터 편향 가능성을 지적하며, 미래 연구 방향을 제시합니다.상세 리뷰 노트서론 및 배경"s3: You Don't Need That Much Data to Train a Search Agent via RL"라는 제목의 논문은 Pengcheng Jiang 외 여러 저자가 작성했..