개요
| 고객사 | SpaceSJ Lab — 학사 규정 질의 프로토타입 — 자체 개발 프로토타입 (고객 납품 실적 아님) |
|---|---|
| 산업 · 기술 | 교육 · 챗봇 |
| 기간 | 2026.05 ~ 2026.06 (6주) |
| 투입 범위 | 자체 R&D — 버전 인식 RAG 실험 |
| 사용 기술 | FastAPI, Qdrant, BGE-m3, Cross-encoder |
| 공개 등급 | L3 자체 |
무엇이 문제였나요?
규정은 자주 개정되고, 개정 전 문서가 인덱스에 남아 있으면 챗봇이 폐기된 조항을 근거로 답합니다. 이는 조직에 실제 손해를 만듭니다.
왜 이 방식을 택했나요?
문서 단위가 아니라 조항 단위로 유효기간 메타데이터를 부여하고, 질의 시점 기준으로 검색 범위를 먼저 필터링하는 방식을 시험했습니다.
무엇을 구현했나요?
- 01조항 단위 청킹 + 시행일·폐지일 메타데이터
- 02질의 시점 필터링 후 검색 — 폐기 조항 원천 배제
- 03개정 이력 질문("언제 바뀌었나요?")에 대한 별도 응답 경로
- 04골든셋 100문항으로 폐기 문서 인용율 측정
Before → After (자사 측정)
폐기 문서 인용
11건
0건
개정 이력 질의 정답률
42%
89%
평균 응답 지연
3.1s
1.4s
근거 제시율
78%
100%
측정 방식은 착수 전·오픈 후 동일 기준으로 재측정했으며 산출 근거를 보관합니다.