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초록·키워드
본 연구는 특허 문서의 구조적 특성을 반영한 청킹 전략 기반의 요약·검색 결합 기반 다중 특허 문서 참조 기반 질의응답 시스템을 제안한다. 기존의 특허 검색은 키워드와 특허분류코드 중심의 검색식을 이용하였으나 비전문가나 일반 사용자가 검색 결과로부터 원하는 결과를 발견하는 것에 한계가 있었다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 특허명세서 내에서 기술적 내용을 나타내는 배경기술 및 발명의 설명 등의 주요 섹션을 기반으로 요약을 생성하고, 이를 기준으로 관련 특허문서를 검색하며, 상위 다수 문서를 참조하여 답변을 생성함으로써 단일 문서 기반 질의응답에서 발생할 수 있는 정보 부족 및 맥락 왜곡 문제를 완화한다. OpenAI사의 GPT-4o-Mini 모델을 기반으로 구현되었으며, Naive RAG 방식과 성능을 비교한 결과, 제안한 방법은 LLM-Judge Score 기준으로 약 10%의 성능 향상을 보여 특허 질의응답에서 답변의 품질을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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