RAG를 활용한 생성형 AI 윤리 Q&A 챗봇 설계와 구현
Design and Implementation of a Generative AI Ethics Q&A Chatbot Using RAG
2
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구는 생성형 AI의 윤리적 활용을 지원하기 위해 검색 증강 생성(RAG) 기법을 적용한 윤리 Q&A 챗봇을 설계·구현하였다. ‘생성형 AI 윤리가이드북(2023년)’ PDF 문서를 근거로 한 답변성능을 평가한 결과 기존 생성형 AI 모델(ChatGPT, Gemini, DeepSeek)과 비교하여, RAG 기반 챗봇은 문서 내 비정형 데이터(표, 다이어그램 등)에서 우수한 응답 성능을 보였다. RAGAS(Retrieval-Augmented Generation Assessment Score) 평가 프레임워크를 활용해 주요 지표(Context Recall, Factual Correctness 등)를 분석한 결과, RAG 챗봇은 문서 기반 정보 검색의 신뢰성을 높이며 윤리 교육에 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 AI 윤리 교육과 가이드라인 개발에 기초 자료를 제공한다.
Abstract
This study designed and implemented an ethical Q&A chatbot using the Retrieval-Augmented Generation (RAG) technique to support the ethical use of generative AI. Based on the evaluation using the PDF document "Generative AI Ethics Guidebook (2023)", the RAG-based chatbot demonstrated superior response performance in handling unstructured data (such as tables and diagrams) within the document compared to existing generative AI models (ChatGPT, Gemini, DeepSeek, etc.). Using the RAGAS(Retrieval-Augmented Generation Assessment Score) evaluation framework, key metrics— including Context Recall and Factual Correctness—were analyzed. The results confirmed that the RAG chatbot enhances the reliability of document-based information retrieval and can be effectively used in AI ethics education. This research provides a foundational methodology for developing AI ethics guidelines and applying them in educational settings.