국내 기업을 위한 RAG 구조 기반 질의응답시스템 설계

이광우; 김수균

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이광우 (Jeju National University) 김수균 (Jeju National University)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제29권 제7호(통권 제244호)

발행연도: 2024.7

수록면: 81 - 88 (8page)

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생성형 AI 시장의 급속한 성장과 국내 기업과 기관의 큰 관심에도 불구하고, 부정확한 정보제공과 정보유출의 우려가 생성형 AI 도입을 저해하는 주된 요인으로 나타났다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 검색-증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 구조 기반의 질의응답시스템을 설계 · 구현하였다. 제안 방법은 한국어 문장 임베딩을 사용해 지식 데이터베이스를 구축하고, 최적화된 검색으로 질문 관련 정보를 찾아 생성형 언어 모델에게 제공된다. 또한, 이용자가 지식 데이터베이스를 직접 관리하여 변경되는 업무 정보를 효율적으로 업데이트하도록 하고, 시스템이 폐쇄망에서 동작할 수 있도록 설계하여 기업의 기밀 정보의 유출 가능성을 낮추었다. 국내 기업 등 조직에서 생성형 AI를 도입하고 활용하고자 할 때 본 연구가 유용한 참고자료가 되길 기대한다.

#Retrieval-Augmented Generation #Generative AI(Generative Language Model) #Question-Answering System #Korean Sentence Semantic Search #검색-증강 생성 #생성형 AI(생성형 언어 모델) #질의응답시스템 #한국어 문장 의미 검색

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