Knowledge Graph 기반 RAG 기법, 한국지능시스템학회에 등재

딥파운틴㈜의 백재현 연구원과 김종락 대표(서강대학교 교수)가 공동 연구한 '수정된 RAG 접근법 기반의 규제 문서 이해를 위한 LLM의 성능 향상' 논문이 한국지능시스템학회 논문지 제35권 제1호에 게재되었습니다.

논문에서 제안한 지식 그래프 기반 RAG 프레임워크 개념도

한국어 규제 문서 처리를 위한 혁신적 접근법

이번 연구는 한국어 규제 문서의 독특한 구조와 복잡한 텍스트 해석 문제를 해결하기 위해 지식 그래프 기반의 문서 변환 기법을 적용한 검색 증강 생성(RAG) 프레임워크를 제안했습니다. 기존 대규모 언어 모델(LLM)이 한국어 규제 문서를 처리할 때 겪는 한계를 효과적으로 극복한 점이 주목받았습니다.

연구의 주요 혁신점

실험 결과 및 성능 향상

연구팀은 다양한 한국어 규제 문서를 대상으로 실험을 진행했으며, 제안된 프레임워크가 기존 GPT-3.5 및 GPT-3.5 with RAG 모델과 비교하여 정확도와 관련성 측면에서 상당한 개선을 보였습니다.

실용적 활용 방안

이번 연구 결과는 법률, 금융, 의료 분야의 규제 준수와 의사결정 지원에 실질적으로 활용될 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. 특히 복잡한 규제 환경에서 정확한 정보 추출과 해석이 필요한 분야에서 큰 가치를 제공할 것으로 기대됩니다.

딥파운틴은 이번 연구 성과를 바탕으로 다양한 산업 분야에 특화된 RAG 솔루션을 개발하고 있으며, 향후 더욱 발전된 인공지능 기술을 통해 복잡한 문서 처리 문제를 해결해 나갈 계획입니다.