대학 학사 행정 보조를 위한 RAG 기반 질의응답 시스템 설계
Design of a RAG-based Q&A System for University Academic Administration Assistants
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초록
본 연구는 대학의 학사규정, 수강편람, 입시요강 등 다양한 비정형 학사 행정 문서를 효율적으로 처리하고 활용하기 위한 검색-증강-생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기반 질의응답시스템을 구현하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 PDF 및 HWP 형식 문서의 구조를 정확히 파악하는 파싱 및 전처리 절차를 설계하였으며, 생성형 AI가 문맥을 이해하고 자연스러운 응답을 생성할 수 있도록 시스템을 구성하였다. LLM의 토큰 수 제한 및 벡터 기반 유사도 검색의 한계를극복하고자, 문서 청킹 전략과 임베딩 방식을 최적화하고, 랭체인(LangChain)을 활용한 다중 검색기법을 통합하여 응답의 정확도와 신뢰도를 높였다. 제안된 시스템은 대학 구성원에게 필요한 정보를 신속하고 정확하게 제공함으로써 행정 업무의 효율성을 제고하며, 향후 국내 대학 및 공공기관의 AI 기반 지식 검색 시스템 구축에 실질적인 참고가 될 수 있다.
Abstract
This paper aims to implement a Retrieval-Augmented Generation based question-answering system to efficiently process and utilize various unstructured academic administrative documents, such as university regulations, course catalogs, and admissions guidelines. To achieve this, a document parsing and preprocessing pipeline was designed to accurately interpret the structure of PDF and HWP formats, enabling generative AI models to comprehend context and generate natural responses. To overcome the limitations of large language models (LLMs), such as token constraints and vector-based similarity search inefficiencies, optimal chunking and embedding strategies were developed. Furthermore, a hybrid retrieval method was integrated using the LangChain framework to improve response accuracy and reliability. The proposed system provides university members with fast and precise access to institutional information, enhancing administrative efficiency and offering a practical reference for future AI-driven knowledge retrieval systems in higher education and public institutions.