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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정천수 (삼성SDS(주))
저널정보
한국지식경영학회 지식경영연구 지식경영연구 제25권 제3호
발행연도
2024.9
수록면
99 - 119 (21page)

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본 연구는 지식 기반 질문-답변(QA) 시스템을 개선하기 위해 기존 RAG(Retrieval Augmented Generation) 모델의 한계 를 극복하고, Graph 기반의 향상된 RAG 시스템을 구현하여 품질 좋은 생성형 AI 서비스 개발을 목표로 하고 있다. 기존 RAG 모델은 검색된 정보를 활용해 높은 정확도와 유창성을 보이지만, 한 번 적재된 지식을 재작업 없이 사용해 답변을 생성하기 때문에 정확도가 떨어질 수 있다. 또한, RAG 구성 시점 이후의 실시간 데이터를 반영할 수 없어 맥락 이해 능력이 부족하고 편향된 정보 문제를 야기할 수 있다. 이러한 한계를 개선하기 위해 본 연구에서는 Graph 기술을 활용한 향상된 RAG 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 정보를 효율적으로 검색하고 활용할 수 있도록 설계되었다. 특히, LangGraph를 활용하여 검색된 정보의 신뢰성을 평가하고, 다양한 정보를 종합하여 보다 정확하고 향상된 답변을 생성할 수 있도록 하였다. 또한, 구체적인 작동 방식과 주요 구현 단계 및 사례를 구현 코드와 검증 내용을 통해 제시하여 Advanced RAG 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 Advanced RAG를 활용한 기업 내 서비스 구현에 실질적인 지침을 제공하여 기업들이 적극적으로 활용할 수 있도록 하는 데 의미가 있다.
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