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학술저널
저자정보
우민식 (국립금오공과대학교) 시종욱 (국립금오공과대학교) 김성영 (국립금오공과대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제23권 제1호(JKIIT, Vol.23, No.1)
발행연도
2025.1
수록면
13 - 20 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2025.23.1.13

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최근 챗봇 기술은 다양한 산업에서 작업 자동화, 고객 경험 향상, 운영 효율성 증대에 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 대형 언어 모델(LLM) 기반 챗봇은 운영 비용이 높다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 비용을 최소화하면서도 정확하고 신뢰할 수 있는 응답을 제공하기 위해 검색 증강 생성(RAG)과 파인 튜닝한 sLLM을 활용한 챗봇 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 모델 파인 튜닝, 검색 쿼리 생성, 관련 문서 검색, 응답 생성의 네 가지 구성 요소로 이루어지며, RDASS, ROUGE, BLEU, METEOR 지표를 사용해 성능을 평가하였다. 그 결과 제안 방법의 챗봇 시스템은 보다 간결하고 관련성 높은 요약을 통해 답변을 제공할 수 있음을 확인하였다.
#chatbot #documnet summary #small large language model #retrieval-augmented generation #query

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 챗봇 시스템
Ⅳ. 결과 및 성능 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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