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초록·키워드
Occupation–skill mapping requires retrieval methods that capture semantic similarity while respecting the structured relations between occupations and skills. We evaluate the retrieval component of a HybridRAG prototype in which we add a graph validation step to vector retrieval, retaining only candidates that remain directly connected in a knowledge graph derived from the Singapore Qualification Framework. We compare vector-only retrieval with vector retrieval followed by graph validation over 87,664 ground-truth query–target pairs. We find that graph validation improves Precision@1 from 0.739 to 0.928 and MRR from 0.804 to 0.928, while increasing average latency from 174.423 ms to 180.871 ms. We also show that the validator discards non-relevant candidates with 99.99% precision but returns no candidate for 7.2% of queries, which bounds the attainable Precision@1. Our contribution is a structure-preserving filter that suppresses semantically plausible but structurally invalid matches in a HybridRAG workforce-mapping pipeline at a small runtime cost.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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