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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김홍비 (한국원자력연구원) 유용균 (한국원자력연구원)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제28권 제5호
발행연도
2023.10
수록면
31 - 39 (9page)

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최근 자연어 처리(NLP) 기술, 특히 ChatGPT를 비롯한 거대 언어 모델(LLM)의 발전으로 특정 전문지식에 대한 질의응답(QA) 시스템의 연구개발이 활발하다. 본 논문에서는 거대언어모델과 문서검색 알고리즘을 활용하여 한국원자력연구원(KAERI)의 규정 등 다양한 문서를 이해하고 사용자의 질문에 답변하는 시스템의 동작 원리에 대해서 설명한다. 먼저, 다수의 문서를 검색과 분석이 용이하도록 전처리하고, 문서의 내용을 언어모델에서 처리할 수 있는 길이의 단락으로 나눈다. 각 단락의 내용을 임베딩 모델을 활용하여 벡터로 변환하여 데이터베이스에 저장하고, 사용자의 질문에서 추출한 벡터와 비교하여 질문의 내용과 가장 관련이 있는 내용들을 추출한다. 추출된 단락과 질문을 언어 생성 모델의 입력으로 사용하여 답변을 생성한다. 본 시스템을 내부 규정과 관련된 다양한 질문으로 테스트해본 결과 복잡한 규정에 대하여 질문의 의도를 이해하고, 사용자에게 빠르고 정확하게 답변을 제공할 수 있음을 확인하였다.
#자연어 처리 #질의응답 #유사도 검색 #생성형 인공지능 #Natural Language Processing #Question Answer #Similarity Search #Generative AI

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 챗봇 시스템 구현
3. 성능 평가
4. 결론
References

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