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Conference Paper
행정법 법령 질의응답을 위한 에이전트 기반 RAG 최적화
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- Issue Date
- 2026-06
- Citation
- 한국컴퓨터 종합 학술대회 (KCC) 2026, pp.1-3
- Publisher
- 한국정보과학회
- Language
- Korean
- Type
- Conference Paper
- Abstract
- 법령 질의응답은 정확한 인용과 조문 간 다단계 추론이 요구되는 지식 집약 과제이나, 단일 임베딩 및 고정 워크플로 RAG는 자율적 도구 선택과 적정 입자도 설계가 어렵다. 본 연구는 행정법 법령에 특화된 에이전트 기반 RAG를 제안하며, 200~2,000자 청크 스윕을 통해 600자 고정 단위 청킹을 최적 설정으로 도출한다. 제안 모델은 키워드·의미·청크 읽기 세 도구를 ReAct 루프에서 자율 호출하며, AI Hub 행정법 법령 질의응답 실험에서 600자 청킹은 LLM-Acc 91.07%로 6개 고정 크기와 조문 단위 baseline을 모두 상회하고, 4종 LLM-as-Judge(GPT-5-mini·Gemini·Claude·Cursor) 교차 평가에서도 89~94%의 일관된 정확도를 기록하였다.