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교육 플랫폼 개발기 (2) — 한국어 RAG 챗봇과 법령 임포터의 검색 정밀도
RAG 체감 품질은 LLM이 아니라 검색이 좌우한다. FULLTEXT를 버리고 조사를 떼는 한국어 토큰화와 IDF 가중 점수식을 직접 구현하며, relevance threshold로 잡음 청크를 거르고 거부 응답은 시작부만 검사한다. 법령 호·목 깊이 파싱과 단일/배열 정규화 버그까지 다룬다.2편: 근거를 찾아주는 챗봇1편에서 LMS 토대와 강사 권한 경계를 다뤘다. 이 플랫폼의 차별점은 AI 챗봇이다. 가맹·소상공인 산업 종사자가 "이 조항 위약금이 과한가요?" "정보공개서는 언제 줘야 하나요?" 같은 질문을 하면, 관련 법령과 강의 내용을 근거로 답한다. 즉 그냥 LLM에 던지는 게 아니라 RAG(Retrieval-Augmented Generation) — 먼저 지식베이스(KB)에서 근거를 찾아 LL..
외주 개발일지
2026. 6. 21. 06:35