RAG 기반 지능형 대학정보 질의응답 시스템 설계
RAG-based Intelligent College Information Question and Answer System
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초록
본 연구는 대학 환경에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용하여 학사정보 및 교직원 규정에 관한 질의응답 시스템을 설계하고 구현한 결과를 제시한다. 기존 규정 검색 시스템의 한계점을 극복하기 위해 최신자연어 처리 기술과 검색 증강 생성 방식을 결합하여, 사용자 질의에 대해 정확하고 맥락에 맞는 응답을 제공하는 챗봇시스템을 개발하였다. 본 시스템은 대학 내 학사정보 및 교직원 규정 문서를 벡터 데이터베이스로 색인화하고, 사용자질의와 관련된 정보를 효율적으로 검색한 뒤 대규모 언어 모델을 통해 응답을 생성하는 방식으로 작동한다. 제안된RAG 기반 챗봇은 규정 내용의 정확성을 유지하면서도 자연스러운 대화형 응답을 제공하여 사용자 만족도와 정보 접근성을 크게 향상시킬 수 있도록 설계하였다. 본 연구는 대학 행정 서비스의 디지털 전환을 위한 실용적 모델을 제시하며, 향후 다양한 교육기관의 정보 서비스 고도화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
This study presents the design and implementation of a question and answer system for academic information and faculty regulations using RAG (Retrieval Augmented Generation) technology in a university environment. To overcome the limitations of existing regulation retrieval systems, we developed a chatbot system that provides accurate and contextualized responses to user queries by combining the latest natural language processing technology and retrieval augmented generation methods. The system works by indexing the university's academic information and faculty regulations documents into a vector database, efficiently retrieving information related to user queries, and generating responses through a large-scale language model. The proposed RAG-based chatbot is designed to provide natural and interactive responses while maintaining the accuracy of the regulatory content, which can significantly improve user satisfaction and information accessibility. This research presents a practical model for the digital transformation of university administrative services and could contribute to the advancement of information services in various educational institutions in the future.