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저자정보
곽지호 (국립금오공과대학교) 김민근 (국립금오공과대학교) 윤채원 (국립금오공과대학교) 정유철 (국립금오공과대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
323 - 326 (4page)

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LLM(Large Language Model)의 지속적인 발전으로 LLM은 요약 작업에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그럼에도 LLM을 활용하여 긴 텍스트 대상 요약 작업 수행 시, 깊이 있는 결과를 생성하는데 있어 여전히 한계가 있다. 본 논문에서는 기술정책 문서를 대상으로 한 요약보고서 생성 과정에서 보고서의 내용적 깊이를 강화하기 위해, GPT 기반 보강 방식과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법을 활용한 보강 방식 두 방식의 복합적 사용 방식을 비교 분석한다. 해당 보강 방식들을 비교함으로써, 기술정책 문서 요약보고서의 질을 향상시키는데 더 효과적인 방법을 검토하고, 추후 연구를 확장하여 사용자에게 보다 심층적인 정보를 포함한 요약보고서를 제공할 수 있도록 한다.
#LLM #Retrieval-Augmented Generation #Summary Report #Text Summarization #Content Depth Enhancement

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. LLM과 RAG를 활용한 보강 기법 적용
Ⅲ. 평가 데이터 및 평가 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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