RAG 기반 챗봇 성능향상을 위한 공학 지식 고급 검색 시스템 개발

선행개발팀 / 박진우
RPM혁신팀 / 이지영
선행개발팀 / 박진우
연구/개발 성과

공학지식정보 시스템 고도화를 통한 엔솔 기술지원 챗봇 품질 확보

  1. 기술 지원 범위 확정 -> 현재 자료 커버리지 확인: 이를 통한 보완 및 추가 필요한 자료 도출
  2. 다음 방법론 (변경 가능성 있음) 연구, 테스트셋에 대한 답변 만족도 개선 [정량적 metric은 추후협의 후 설정]
    • Retrievalsystem 개선 (GraphRAG, cross-encoder 등 시도), 이와 연동하여 자료 전처리 개발
    • 질문 의도를 고려/공학지식에 적합한 RAG 알고리즘 개발
연구 방식
  • 연구/Fast-prototyping/테스팅

TGC 커리큘럼

주차(Week) 사용자 중심 목표 추가설명 (목표성과/지표 등)
1 질문 데이터셋 구성
2 기술 지원 범위 명확화
3 현재 자료 분석/커버리지 테스트 -> 보완/추가 필요 자료 도출
4 현재 자료 분석/커버리지 테스트 -> 보완/추가 필요 자료 도출
5 현재 자료 분석/커버리지 테스트 -> 보완/추가 필요 자료 도출
6 정보 전처리/Retrieval 방식 고도화
Generation 방식 고도화
7 정보 전처리/Retrieval 방식 고도화
Generation 방식 고도화
8 정보 전처리/Retrieval 방식 고도화
Generation 방식 고도화
9 정보 전처리/Retrieval 방식 고도화
Generation 방식 고도화
10 정보 전처리/Retrieval 방식 고도화
Generation 방식 고도화
11 검증 및 보완
12 검증 및 보완

TGC 주간활동

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